La mesure de Lebesgue sur la droite réelle

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "La mesure de Lebesgue sur la droite réelle"

Transcription

1 Chapitre 1 La mesure de Lebesgue sur la droite réelle 1.1 Ensemble mesurable au sens de Lebesgue Mesure extérieure Définition Un intervalle est une partie convexe de R. L ensemble vide et les singletons sont par convention des intervalles. Un intervalle borné est de la forme [a, b], ]a, b[, [a, b[, ]a, b], avec a, b R, a b. Un intervalle non borné est de la forme [a, + [, ]a, + [, ], a], ], a[ ou ], [, avec a R. Définition (Longeur d un intervalle). Soit I un interval borné. Sa longeur est par definition (I) = b a, où b = sup(i) et a = inf(i). Si I est non borné on pose (I) = +. On a la propriété élémentaire : Si I et J sont deux intervalles tels que I J alors (I) (J). Nous allons souvent utiliser l ensemble [0, + ], sur lequel on a une relation d ordre, une addition et une topologie naturelles, prolongeant les propriétés de R + ; cet espace et compact, et toute série est convergente. Définition (Mesure extérieure). Soit E une partie R. Pour toute famille dénombrable (I n ) n 1 d intervalles recouvrant E, la somme (I n ) appartient à [0, + ]. La mesure extérieure de E est par définition la borne inférieure de ces sommes, notée m (E). La mesure extérieure de E est caractérisée en pratique par les deux conditions : m (E) = α [0, + ] si et seulement si α pour toute famille (I n ) n 1 d intervalles recouvrant E, et pour tout ε > 0, il existe une famille (I n ) n 1 recouvrant E telle que (I n ) α + ε. On remarque que si E est borné, alors E est contenu dans un intervalle borné, donc 0 m (E) < +. Une première propriété remarquable de m est la croissance : Proposition Si A B alors m (A) m (B). Démonstration. Évident. 1 (I n )

2 2 CHAPITRE 1. LA MESURE DE LEBESGUE SUR LA DROITE RÉELLE Définition Une partie E de R est dite négligeable au sens de Lebesgue, ou de mesure nulle, si m (E) = 0, c est-à-dire que pour tout ε > 0, il existe une famille dénombrable d intervalles (I n ) n 1, recouvrant E, tels que (I n ) ε. Tout ensemble dénombrable est de mesure nulle. Proposition La mesure extérieure d un intervalle est égale à sa longeur. Corollaire Un ensemble de mesure nulle est d intérieur vide. Cette propriété n est pas aussi élémentaire qu on peut le penser! Elle repose sur un lemme fondamental de Borel, qui fait marcher toute l artillerie de la théorie de la mesure de Lebesgue : Lemme (lemme de Borel). Soit a, b R avec a b. Soit (I n ) n 1 une famille d intervalles recouvrant [a, b]. Alors b a (I n ). (1.1) Démonstration. L inégalité (1.1) est évidente si l un des I n n est pas borné. Supposons donc que tous sont bornés. Posons b n = sup(i n ) R et a n = inf(i n ) R. On va montrer que b a (I n ) + ε (1.2) pour tout ε > 0. Posons J n =]a n ε/2 n+1, b n + ε/2 n+1 [. Comme I n J n, la famille J n recouvre [a, b]. Les J n sont ouverts, et [a, b] est compact, donc par la propriété de Borel, il existe N 1 tel que Démontrons que [a, b] N J n. b a N (J n ). Le point b est dans l un des intervalles J n, par exemple le dernier, J N. Soit b = inf(j N ). Si b a, alors [a, b] J N cqfd. Supposons donc que a < b b. Donc J N [a, b] =]b, b] et[a, b ] 1 n N 1 J n. Par récurrence : Or ]b, b] J N donc b b (J N ). cqfd. On a donc pour tout ε > 0, cqfd. b a = b a N (J n ) = N 1 (J n ). N b n a n + ε/2 n N (I n ) + ε(1 2 N ) (I n ) + ε.

3 1.1. ENSEMBLE MESURABLE AU SENS DE LEBESGUE 3 Nous pouvons maintenant établir la proposition : Démonstration de la proposition Soit I un interval borné. Posons b = sup(i), a = inf(i). Si a = b, alors I est de longeur nulle, mais I ]a 1/n, a + 1/n[ pour tout n 1, donc on a aussi m (I) = (I) = 0. Supposons donc que a < b. Pour tout ε > 0 assez petit posons I ε = [a + ε, b ε] I. Par le lemme 1.1.8, on a b a 2ε pour tout 0 < ε < (b a)/2, donc b a m (I). L inégalité inverse est évidente, car I est recouvert par l intervalle [a, b]. cqfd. Si I n est pas borné, sa longeur est infinie, et on doit montrer que sa mesure extérieure l est aussi. Soit I n = I [ n, n], pour n grand. C est un intervalle borné, dont la longeur tend vers l infini, et qui est inclus dans I. Donc par la croissance de m, cqfd propriétés de m (I n ), m (I) m (I n ) = (I n ) +. Proposition L application m, définie sur l ensemble P(R) des parties de R, à valeurs dans [0, + ] vérifie les trois propriétés suivantes : m ( ) = 0. Croissance: Si A B alors m (A) m (B). Sous-additivité dénombrable : Si (A n ) n 1 est une famille dénombrable d ensembles, et si A est leur réunion, m (A) [Faire une remarque sur l addition dans [0, + ]]. m (A n ). Définition De manière générale, si X est un ensemble, une application µ de P(X) à valeurs dans [0, + ], qui est croissante, dénombrablement sous-additive, et telle que µ ( ) = 0, s appelle une mesure extérieure sur X. Pour être rigoureux, on devrait appeler m la mesure extérieure de Lebesgue... Démonstration de la proposition Les deux premier points ont déjà été établis. Soit (A n ) n 1 une famille dénombrable de parties de X, et A leur réunion. Nous voulons démontrer que m (A) m (A n ). Cette inégalité est évidente si la somme de droite est infinie, donc on peut supposer que chaque m (A n ) est fini, ainsi que la série m (A n ). soit ε > 0. Pour chaque n, il existe une famille dénombrble d intervalles I k,n tels que A n soit inclus dans la réunion des I k,n, et (I k,n ) m (A n ) + ε/2 n.

4 4 CHAPITRE 1. LA MESURE DE LEBESGUE SUR LA DROITE RÉELLE Alors A est inclus dans la reunion de tous les I k,n, pour k et n variant entre 1 et +. Comme (N ) 2 est dénombrable. Choisissons une bijection l (k(l), n(l)) de N dans (N ) 2, et posons J l = I k(l),n(l). Pour tout L 1, soit R le maximum des k(l) et n(l), pour 1 l L. Alors L (J l ) l=1 r r (I k,n ) r m (A n ) + ε/2 n m (A n ) + ε <. (1.3) Donc la série (J l ) est convergente, de somme plus petite que m (A n ) + ε. Comme la famille des J l recouvre A, on voit que m (A) Ceci étant vrai pour tout ε > 0, on a le résultat. l=1 (J l ) m (A n ) + ε Ensembles mesurables au sens de Lebesgue On ne poura pas définir la longeur de tout sous-ensemble de R. On veut que la longeur d une réunion disjointe soit égale a la somme des longeurs. Par exemple, si E [0, 1], on voudrait que la longeur de E plus celle de [0, 1] \ E soit égale à 1. On a toujours 1 m (E) + m ([0, 1] \ E), d après la proposition Mais l égalité n est pas toujours vérifiée. Trouver un ensemble E tel que m (E) + m (E c ) > 1, n est pas évident. Cela existe (TD) ==> axiome du choix. En fait, Lebesgue définit les sous-ensembles mesurables de [0, 1] comme étant ceux tels que m (E) + m ([0, 1] \ E) = 1. Nous ne prendrons pas cette définition ici. Cependant nous verrons que c est bien une définition équivalente à celle que nous donnerons (qui est la définition de Carathéodory). Définition Soit E R. On dira que l ensemble E est mesurable au sens de Lebesgue si, et seulement si, pour toute partie A de R, m (A) = m (E A) + m (E c A). De manière plus générale on peut donner la définition suivante : Définition Soit X un ensemble, µ une mesure extérieure sur X. µ -mesurable, ou µ -régulière, si pour toute partie A de X, µ (A) = µ (E A) + µ (E c A). Notation: La famille des ensembles mesurables au sens de Lebesgue sera notée L(R). Une partie E de X sera dite Proposition Soit X un ensemble, et µ un mesure extérieure sur X. Tout ensemble de mesure extérieure nulle est µ -mesurable. Démonstration. Soit E de mesure extérieure nulle. Toute partie de E est aussi de mesure exterieure nulle, par croissance, donc µ (E A) + µ (E c A) = µ (E c A) m (A). (l autre sens est systématique). cqfd

5 1.2. PROPRIÉTÉS STRUCTURELLES DE L(R) Propriétés structurelles de L(R) Énoncé du résultat Le but de cette section est de démontrer que la famille L(R) est une σ-algèbre. Définition Soit X un ensemble, et F P(X) une famille de parties de E. On dit que F est une σ-algèbre, ou une tribu, si F contient et X. F est stable par passage au complémentaire. F est stable par réunion dénombrable. Il est clair que l intersection d une famille quelconque de σ-algèbres en est une. Ce n est pas vrai pour une réunion. Plus généralement nous allons démontrer : Proposition Soit X un ensemble. Soit µ une mesure extérieure sur X, et F la famille des partie de X µ -mesurables. C est une σ-algèbre. Corollaire La famille L(R) est une σ-algèbre. On l appelle la tribu de Lebesgue. Corollaire Tout intervalle est mesurable. Démonstration. Démontrons d abord que tout intervalle du type ]a, + [, a R, est mesurable. On remarquons que si I est un intervalle quelconque, ]a, + [ I et ], a] I sont des intervalles, et (]a, + [ I) + (], a] I) = (I). (1.4) Soit A R, ε > 0 et I n une famille d intervalles recouvrant A tels que (I n ) m (A) + ε. La sous-additivité de m et (1.4) donnent n m (]a, + [ A) + m (], a] A) n m (]a, + [ I n ) + n m (], a] I n ) = n (]a, + [ I n ) + (], a] I n ) = n (I n ) m (A) + ε. (1.5) Ceci étant vrai pour tout ε > 0, on a m (]a, + [ A) + m (], a] A) m (A). L inégalité inverse est systématique, donc tout intervalle du type ]a, + [, a R, est mesurable. Enfin remarquons que tout intervalle peut s exprimer au moyen de réunions, intersection (dénombrables) et de complémentaires d intervalles de ce type (exo). cqfd.

6 6 CHAPITRE 1. LA MESURE DE LEBESGUE SUR LA DROITE RÉELLE Démonstration de la proposition Il est évident que et X sont mesurables, et que si E est mesurable, E c aussi (totologie). Seule la stabilité par union dénombrable n est pas évidente et demande du travail. Comme µ est dénombrablement sous-additive, l inégalité µ (A) µ (E A) + µ (E c A) est systématiquement vérifiée. Donc un ensemble sera mesurable ssi pour tout A X, µ (A) µ (E A) + µ (E c A). Tout d abord, montrons que si E 1, E 1 F alors E = E 1 E 2 F. Soit A X. Utilisons d abord la mesurabilité de E 1 pour écrire Ensuite on utilise la mesurabilité de E 2 : µ (E A) = µ (E A E 1 ) + µ (E A E c 1) = µ(e E 1 A) + µ (E E c 1 A) = µ (E 1 A) + µ (E 2 E c 1 A). µ (E A) + µ(e c A) = µ (E 1 A) + µ (E 2 E c 1 A) + µ (E c 2 E c 1 A) = µ (E 1 A) + µ (E c 1 A) = µ(a). Donc F est stable par réunion finie. Soit maintenant (E n ) n 1 une famille dénombrable d élements de F, et E leur réunion. Posons successivement : F 1 = E 1, F 2 = E 2 \ E 1,, F n+1 = E n+1 \ (E 1 E n ). Les F n sont deux-à-deux disjoints, et leur réunion est égale à E. De plus, nous avons déja établi que F est stable par complémentaire et réunion finie. Donc chaque F n est mesurable. D où Donc en particulier, pour tout n, µ (F 1 F n ) A) = µ ((F 1 F n ) A F n ) + µ ((F 1 F n ) A F c n) = µ (F n A) + µ ((F 1 F n 1 ) A) = = µ (F k A). (1.6) µ (E A) µ (F 1 F n ) A) = µ (F k A). Par passage à la limite on voit que µ (E A) µ (F k A). L inégalité inverse est vraie par sous-additivité de µ, donc µ (E A) = µ (F k A).

7 1.3. MESURE DE LEBESGUE 7 Finalement, et le passage à la limite donne µ (A) = µ ((F 1 F n ) A) + µ ((F 1 F n ) c A) = µ (F k A) + µ ((F 1 F n ) c A) µ (F k A) + µ (E c A), µ (A) µ (E A) + µ (E c A), cqfd. Nous énonçons maintenant une propriété qui nous sera très utile par la suite. Proposition Soit X un ensemble, µ une mesure extérieure sur X. Soit F la tribu des ensembles µ - mesurables. Soit E n une famille d ensembles µ -mesurables, deux à deux disjoints, et E leur réunion. Alors pour tout A X, µ (E n A) = µ (A E). En particulier, µ (E) = µ (E n ). Démonstration. Il suffit de démonter que si µ (A) <, alors pour tout n Posons A = A (E 1 E n ). Comme E n est mesurable, on a µ (E k A) µ (A). (1.7) µ (A ) = µ (A E n ) + µ (A E c n). Comme tous les E k sont disjoints de E n, pour k n 1, ceci implique que et on procède par récurrence. cqfd. 1.3 Mesure de Lebesgue µ (A (E 1 E n )) = µ (A E n ) + µ (A (E 1 E n 1 )), Définition Soit E un ensemble mesurable au sens de Lebesgue. La mesure de Lebesgue de E, ou sa longeur, est par définition sa mesure extérieure, et sera notée m(e). Nous résumons les propriétés que nous avons démontrées : Proposition On a : Tout intervalle I est mesurable et m(i) = (I). Tout ensemble de mesure extérieure nulle est mesurable, de mesure nulle.

8 8 CHAPITRE 1. LA MESURE DE LEBESGUE SUR LA DROITE RÉELLE Le compémentaire d un ensemble mesurable est mesurable. Si (E n ) n 1 sont mesurables, alors leur réunion est mesurable, de mesure m(e) m(e n ). Si (E n ) n 1 sont mesurables disjoints, alors m(e) = m(e n ).

Théorie de la mesure. S. Nicolay

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

Plus en détail

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

Mesure et Intégration (Notes de cours de L3)

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

Plus en détail

Intégrale de Lebesgue

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

Plus en détail

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

Théorie de la Mesure et Intégration

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

Plus en détail

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 de la Mesure et Intégration

Théorie de la Mesure et Intégration Ecole Nationale de la Statistique et de l Administration Economique Théorie de la Mesure et Intégration Xavier MARY 2 Table des matières I Théorie de la mesure 11 1 Algèbres et tribus de parties d un ensemble

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

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

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

Mesures et Intégration

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

Plus en détail

Dualité dans les espaces de Lebesgue et mesures de Radon finies

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

Plus en détail

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

MESURE ET INTÉGRATION EN UNE DIMENSION. Notes de cours

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

Plus en détail

1 Définition et premières propriétés des congruences

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

Plus en détail

Calculs de probabilités

Calculs de probabilités Calculs de probabilités Mathématiques Générales B Université de Genève Sylvain Sardy 13 mars 2008 1. Définitions et notations 1 L origine des probabilités est l analyse de jeux de hasard, tels que pile

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

THÉORIE DE LA MESURE ET DE L INTÉGRATION.

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

Plus en détail

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

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

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

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

Problèmes de Mathématiques Filtres et ultrafiltres

Problèmes de Mathématiques Filtres et ultrafiltres Énoncé Soit E un ensemble non vide. On dit qu un sous-ensemble F de P(E) est un filtre sur E si (P 0 ) F. (P 1 ) (X, Y ) F 2, X Y F. (P 2 ) X F, Y P(E) : X Y Y F. (P 3 ) / F. Première Partie 1. Que dire

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

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

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

Plus en détail

Intégration sur des espaces produits

Intégration sur des espaces produits Chapitre 5 Intégration sur des espaces produits 5.1 Produit de deux mesures Étant donnés deux espaces mesurés (Ω 1, F 1, µ 1 ) et (Ω 2, F 1, µ 2 ), le but de cette section est de construire une mesure

Plus en détail

CHAPITRE IV. L axiome du choix

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

Plus en détail

Raisonnement par récurrence Suites numériques

Raisonnement par récurrence Suites numériques Chapitre 1 Raisonnement par récurrence Suites numériques Terminale S Ce que dit le programme : CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Raisonnement par récurrence. Limite finie ou infinie d une suite.

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

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

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

Le produit semi-direct

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

Plus en détail

* 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

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

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

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

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

Plus en détail

Calcul différentiel. Chapitre 1. 1.1 Différentiabilité

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

Plus en détail

Suites numériques 4. 1 Autres recettes pour calculer les limites

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

Plus en détail

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

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

Séminaire TEST. 1 Présentation du sujet. October 18th, 2013

Séminaire TEST. 1 Présentation du sujet. October 18th, 2013 Séminaire ES Andrés SÁNCHEZ PÉREZ October 8th, 03 Présentation du sujet Le problème de régression non-paramétrique se pose de la façon suivante : Supposons que l on dispose de n couples indépendantes de

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

III- Raisonnement par récurrence

III- Raisonnement par récurrence III- Raisonnement par récurrence Les raisonnements en mathématiques se font en général par une suite de déductions, du style : si alors, ou mieux encore si c est possible, par une suite d équivalences,

Plus en détail

Mesures gaussiennes et espaces de Fock

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

Plus en détail

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

Exo7. Limites de fonctions. 1 Théorie. 2 Calculs

Exo7. Limites de fonctions. 1 Théorie. 2 Calculs Eo7 Limites de fonctions Théorie Eercice Montrer que toute fonction périodique et non constante n admet pas de ite en + Montrer que toute fonction croissante et majorée admet une ite finie en + Indication

Plus en détail

Approximation diophantienne uniforme et dimension de Hausdorff

Approximation diophantienne uniforme et dimension de Hausdorff Approximation diophantienne uniforme et dimension de Hausdorff Lingmin LIAO Travaux en collaboration avec Yann Bugeaud, Dong Han Kim et Micha l Rams Université Paris-Est Créteil Séminaire de Probabilités

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

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

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

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

Plus en détail

Objets Combinatoires élementaires

Objets Combinatoires élementaires Objets Combinatoires élementaires 0-0 Permutations Arrangements Permutations pour un multi-ensemble mots sous-ensemble à k éléments (Problème du choix) Compositions LE2I 04 1 Permutations Supposons que

Plus en détail

Construction de l'intégrale de Lebesgue

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

Plus en détail

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

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

Probabilités sur un univers fini

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

Plus en détail

Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable

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

Plus en détail

Fibonacci et les paquerettes

Fibonacci et les paquerettes Fibonacci et les paquerettes JOLY Romain & RIVOAL Tanguy Introduction Quand on entend dire que l on peut trouver le nombre d or et la suite de Fibonacci dans les fleurs et les pommes de pin, on est au

Plus en détail

Sur certaines séries entières particulières

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

Plus en détail

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

Cours de Probabilités et de Statistique

Cours de Probabilités et de Statistique Cours de Probabilités et de Statistique Licence 1ère année 2007/2008 Nicolas Prioux Université Paris-Est Cours de Proba-Stat 2 L1.2 Science-Éco Chapitre Notions de théorie des ensembles 1 1.1 Ensembles

Plus en détail

Fonctions holomorphes

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

Plus en détail

Les indices à surplus constant

Les indices à surplus constant Les indices à surplus constant Une tentative de généralisation des indices à utilité constante On cherche ici en s inspirant des indices à utilité constante à définir un indice de prix de référence adapté

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

Construction d un cercle tangent à deux cercles donnés.

Construction d un cercle tangent à deux cercles donnés. Préparation au CAPES Strasbourg, octobre 2008 Construction d un cercle tangent à deux cercles donnés. Le problème posé : On se donne deux cercles C et C de centres O et O distincts et de rayons R et R

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

Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

CHAPITRE 5. Stratégies Mixtes

CHAPITRE 5. Stratégies Mixtes CHAPITRE 5 Stratégies Mixtes Un des problèmes inhérents au concept d équilibre de Nash en stratégies pures est que pour certains jeux, de tels équilibres n existent pas. P.ex.le jeu de Pierre, Papier,

Plus en détail

Probabilités sur un univers fini

Probabilités sur un univers fini [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 août 2015 Enoncés 1 Proailités sur un univers fini Evènements et langage ensemliste A quelle condition sur (a,, c, d) ]0, 1[ 4 existe-t-il une proailité P sur

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

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

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

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

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable Eo7 Fonctions de plusieurs variables Eercices de Jean-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-francefr * très facile ** facile *** difficulté moenne **** difficile ***** très difficile I

Plus en détail

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

TIQUE DE FRANCE NILSYSTÈMES D ORDRE 2 ET PARALLÉLÉPIPÈDES

TIQUE DE FRANCE NILSYSTÈMES D ORDRE 2 ET PARALLÉLÉPIPÈDES Bulletin de la SOCIÉTÉ MATHÉMATIQUE DE FRANCE NILSYSTÈMES D ORDRE 2 ET PARALLÉLÉPIPÈDES Bernard Host & Alejandro Maass Tome 135 Fascicule 3 2007 SOCIÉTÉ MATHÉMATIQUE DE FRANCE Publié avec le concours du

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

Introduction au Calcul des Probabilités

Introduction au Calcul des Probabilités Université des Sciences et Technologies de Lille U.F.R. de Mathématiques Pures et Appliquées Bât. M2, F-59655 Villeneuve d Ascq Cedex Introduction au Calcul des Probabilités Probabilités à Bac+2 et plus

Plus en détail

Programmation linéaire et Optimisation. Didier Smets

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

Plus en détail

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

Cours d Analyse 3 Fonctions de plusieurs variables

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

Plus en détail

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

Probabilités. I Petits rappels sur le vocabulaire des ensembles 2 I.1 Définitions... 2 I.2 Propriétés... 2

Probabilités. I Petits rappels sur le vocabulaire des ensembles 2 I.1 Définitions... 2 I.2 Propriétés... 2 Probabilités Table des matières I Petits rappels sur le vocabulaire des ensembles 2 I.1 s................................................... 2 I.2 Propriétés...................................................

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

Calculabilité Cours 3 : Problèmes non-calculables. http://www.irisa.fr/lande/pichardie/l3/log/

Calculabilité Cours 3 : Problèmes non-calculables. http://www.irisa.fr/lande/pichardie/l3/log/ Calculabilité Cours 3 : Problèmes non-calculables http://www.irisa.fr/lande/pichardie/l3/log/ Problèmes et classes de décidabilité Problèmes et classes de décidabilité Nous nous intéressons aux problèmes

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

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

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

Qu est-ce qu une probabilité?

Qu est-ce qu une probabilité? Chapitre 1 Qu est-ce qu une probabilité? 1 Modéliser une expérience dont on ne peut prédire le résultat 1.1 Ensemble fondamental d une expérience aléatoire Une expérience aléatoire est une expérience dont

Plus en détail

République Algérienne Démocratique et Populaire

République Algérienne Démocratique et Populaire République Algérienne Démocratique et Populaire الشعبية الجمهوریة الجزاي ریة الدیمقراطية Ministère de l enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Université 8 mai 45 Guelma التعليم العالي

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

statique J. Bertrand To cite this version: HAL Id: jpa-00237017 https://hal.archives-ouvertes.fr/jpa-00237017

statique J. Bertrand To cite this version: HAL Id: jpa-00237017 https://hal.archives-ouvertes.fr/jpa-00237017 Quelques théorèmes généraux relatifs à l électricité statique J. Bertrand To cite this version: J. Bertrand. Quelques théorèmes généraux relatifs à l électricité statique. J. Phys. Theor. Appl., 1874,

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

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

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

Optimisation des fonctions de plusieurs variables

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

Plus en détail

Chapitre 2. Matrices

Chapitre 2. Matrices Département de mathématiques et informatique L1S1, module A ou B Chapitre 2 Matrices Emmanuel Royer emmanuelroyer@mathuniv-bpclermontfr Ce texte mis gratuitement à votre disposition a été rédigé grâce

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Marc HINDRY. Introduction et présentation. page 2. 1 Le langage mathématique page 4. 2 Ensembles et applications page 8

Marc HINDRY. Introduction et présentation. page 2. 1 Le langage mathématique page 4. 2 Ensembles et applications page 8 COURS DE MATHÉMATIQUES PREMIÈRE ANNÉE (L1) UNIVERSITÉ DENIS DIDEROT PARIS 7 Marc HINDRY Introduction et présentation. page 2 1 Le langage mathématique page 4 2 Ensembles et applications page 8 3 Groupes,

Plus en détail