Intégrales et primitives

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Intégrales et primitives"

Transcription

1 Chpitre 3 Intégrles et primitives 3.1 Définitions Soit f(x une fonction continue définie sur l intervlle [, ]. L intégrle de f sur l intervlle [, ] est un nomre réel noté qui est défini de l fçon suivnte : f(xdx, Si f(x pour tout x [, ], lors l intégrle est égle à l ire limitée pr l xe = x, pr les droites verticles {x = } et {x = } et pr l coure {y = f(x}. Si f(x pour tout x [, ], lors l intégrle est égle à ( 1 (l ire limitée pr l xe = x, pr les droites {x = } et {x = } et pr l coure {y = f(x}. c Si f chnge de signe, on prtge l intervlle [, ] en sous-intervlles où f est de signe constnt et on fit l somme des ires correspondntes vec les signes + et. En ref : l intégrle de f sur un intervlle est l ire lgérique délimitée pr cet intervlle et l coure {y = f(x}. I y = f(x III f(xdx = Aire(I Aire(II +Aire(III II Remrques 1. Le signe représente un s llongé. Nous verrons plus s qu une intégrle est une limite de somme, ou somme générlisée. Ce qui justifie l nottion. 2. L vrile x dns l nottion f(xdx de l intégrle joue un rôle muet. On peut l remplcer pr une utre vrile sns chnger l vleur de l intégrle : f(xdx = f(sds = f(tdt 3. L intégrle f(xdx n proprement été définie que si. Si <, on dmet l convention suivnte : f(xdx = 29

2 3.2 Sommes de Riemnn Soit f(x une fonction continue définie sur un intervlle [, ]. Sudivisons cet intervlle en joutnt des points = x < x 1 < < x < x m =. On note x i = x i+1 x i, c est l ccroissement de x dns l sudivision considérée de l intervlle. On suppose que l ccroissement est petit, disons x i δ pour un petit nomre δ qu on ppelle l tille de l sudivision. Definition 3.1 L somme f(x i x i = f(x x + f(x 1 x f(x x = f(x (x 1 x + f(x 1 (x 2 x f(x (x m x s ppelle l somme de Riemnn de f sur l intervlle [, ]. On oserve que l somme de Riemnn est une pproximtion de l intégrle de l fonction. Si l on rffine l sudivion de l intervlle [, ] de fçon que s tille δ converge vers zero, lors cette pproximtion devient une églité : Théorème 3.1 L somme de Riemnn converge vers l intégrle de f lorsque δ tend vers : ( lim δ f(x i x i = Mintennt nous comprenons pourquoi l intégrle est une limite de somme. Le symole dx dns l nottion f(xdx est présent comme un rppel que nous devons multiplier f(x i pr l ccroissement x i dns l somme de Riemnn (on pense lors à dx comme un ccroissement infiniment petit (ou ccroissement infinitésiml de x Propriétés de l intégrle Voyons une liste des propriétés de l intégrle : 3

3 Propriétés de l intégrle : f(xdx =. Si f = k est constnte, lors f(xdx = k dx = k (. Si g(x f(x pour tout x [, ], lors g(xdx Si A f(x B pour tout x [, ], lors A ( Si c [, ], lors Si k est constnte, lors f(xdx = c f(xdx + c kf(xdx = k f(xdx B (. (f(x + g(xdx = f(xdx + g(xdx. Les cinq premières propriétés se démontrent à prtir de l définition de l intégrle comme ire lgérique limitée pr l coure y = f(x. Les deux dernières propriétés se démontrent en utilisnt les sommes de Riemnn. L première propriété dit que f(xdx =. C est évident cr cette intégrle représente l ire d un rectngle de lrgeur nulle, et donc cette ire est nulle. Si f = k est une constnte, lors l intégrle k dx représente l ire d un rectngle de huteur k et lrgeur (. On donc k dx = k (, ce qui prouve l seconde propriété. k 31

4 L figure suivnte explique l troisième propriété : x [, ] : g(xdx f(xdx si g(x f(x pour tout f g L qutrième propriété dit que si A f(x B pour tout x [, ], lors A ( B (. C est clirement une conséquence des seconde et troisième propriétés. L figure suivnte explique l cinquième propriété : f(xdx = c f(xdx + c f(xdx c L sixième propriété se démontre vec les sommes de Riemnn. Si {x j } est une sudivision de l intervlle [, ], lors on c est-à-dire (k f(x x + + (k f(x x = k (f(x x + + f(x x, (k f(x i x i = k f(x i x i. En pssnt à l limite lorsque δ = mx{ x i } tend vers, on otient k f(xdx = lim δ (k f(x i x i = lim δ k f(x i x i = k f(xdx L preuve de l septième propriété est semlle : on (f + g(x i x i = f(x i x i + g(x i x i. 32

5 donc (f(x + g(xdx = lim δ = lim δ = lim δ = (f + g(x i x i ( ( Le théorème de l moyenne f(xdx + f(x i x i + f(x i x i + lim δ g(x i x i. ( g(x i x i. Definition 3.2 L moyenne d une fonction continue f sur l intervlle [, ] est définie pr Oserver que Moyenne de f = 1 i. Si f = k est constnte, lors l moyenne de f est àgle à k. ii. Si A f(x B pour tout x [, ], lors A Moyenne def B. Théorème 3.2 (Théorème de l moyenne Si f est une fonction continue sur l intervlle [, ], lors il existe un point x [, ] tel que f(x = Moyenne de f. Remrque ce point n est ps forcément unique! Moyenne f x 3.3 L formule de Newton-Leiniz Primitive d une fonction Définition. Soit f(x une fonction continue sur un intervlle [, ]. Une primitive de f est une nouvelle fonction F : [, ] R telle que F = f. L recherche d une primitive est donc l opértion inverse de l dérivtion. 33

6 Exemple. L fonction F(x = 1 2 x2 + 5 est une primitive de f(x = x. En effet, il suffit de dériver F pour le vérifier : ( 1 F (x = 2 x2 + 5 = x. On remrque que rien n urit été chngé si on vit choisit F(x = 1 2 x2 + 3 ou 1 2 x2 2. Ce fit est tout-à-fit générl : Lemme 3.3 Une primitive d une fonction n est définie qu à une constnte dditive près. Si F 1 : [, ] R est une primitive de f et c est une constnte, lors F 2 (x = F 1 (x + c est une utre primitive de l même fonction f. Preuve. L preuve est très fcile, on cr l dérivée c d une constnte c est nulle. F 2 (x = (F 1(x + c = F 1 (x + c = f(x L réciproque de cette proposition est ussi vrie, lorsqu on connît une primitive F d une fonction f, on otient toutes les utres primitives en joutnt simplement une constnte ritrire à F. Pour friquer une tle de primitive, il suffit de prendre nos fonctions fmilières et de les dériver. Une tle de primitives n est donc rien d utre qu une tle de dérivtion lue à l envers. Quelques primitives : Fonction Primitive Remrque f(x = k F(x = k x + C k et C sont constntes. f(x = x F(x = x C R et 1. f(x = 1 x F(x = ln(x + C x >. f(x = e x F(x = e x + C f(x = cos(x F(x = sin(x + C x en rdins. f(x = sin(x F(x = cos(x + C x en rdins. (f(x + g(x (F(x + G(x + C F = f et G = g. λ f(x λ F(x + C F = f. f(g(x g (x F(g(x + C F = f. Remrque. Une primitive d une fonction f s ppelle ussi une intégrle indéfinie de f, mis cette terminologie présente plus d inconvénient que d vntges. 34

7 3.3.2 Théorème fondmentl du clcul intégrl. Le théorème suivnt nous dit que pour clculer l intégrle d une fonction f, il suffit de trouver une primitive. Théorème 3.4 (Théorème fondmentl du clcul intégrl. Soit F une primitive quelconque de l fonction continue f(x sur l intervlle [, ]. Alors l intégrle de f sur [, ] est donnée pr f(xdx = F( F(. Remrque. L formule énoncée dns ce théorème s ppelle l formule de Leiniz-Newton. Il y un lien étroit entre cette formule et l formule de sommtion pour les suites. Pour comprendre ce lien il fut risonner vec les sommes de Riemnn. Donnons-nous une fonction dérivle F : [, ] R et choisissons une sudivision = x < x 1 < < x < x m =. de l intervlle [, ]. Notons y k = F(x k et écrivons l formule de sommtion pour l suite des y k : F( F( = y m y = Or l formule de l pproximtion linéire nous dit que Donc k= y k, y k = y k+1 y k = F(x k+1 F(x k = F (x k+1 (x k+1 x k = f(x k+1 x k F( F( = k= y k = k= f(x k+1 x k Il s git d une somme de Riemnn qui v converger vers l intégrle de f lorsque l tille δ de l sudivision tend vers. On otient donc u finl une églité et non ps une pproximtion : F( F( = lim f(x k+1 x k = δ k= Il fut considérer que l rgument précédent est un rgument heuristique. Il explique l formule de Newton-Leiniz, mis ç n est ps une preuve rigoureuse cr il y trop d pproximtions dns cet rgument et le pssge à l limite serit difficile (ps impossile, mis techniquement difficile à justifier. Nous llons donc voir une utre preuve de l formule de Newton-Leiniz en fisnt un détour pr l construction d une primitive prticulière d une fonction donnée à prtir de son intégrle. Soit f une fonction continue sur un intervlle [, ]. Alors pour tout x [, ], on peut considérer l intégrle de f sur le sous-intervlle [, x]. Cel nous définit une nouvelle fonction que nous notons Φ(x = x f(tdt, L proposition suivnte nous dit que cette l dérivée de cette fonction n est utre que l fonction f. Proposition 3.5 L fonction Φ(x est une primitive de f : Démonstrtion. Rppelons que pr définition : Φ (x = f(x. Φ Φ(x + h Φ(x (x = lim. h h 35

8 Nous vons pr définition Φ(x = x f(tdt, et en utilisnt l une des propriétés de l intégrle, on et donc Φ(x + h = f(tdt = x f(tdt + Φ(x + h Φ(x = x f(tdtx = Φ(x + f(tdtx. x f(tdtx Nous fisons mintennt ppel u théorème de l moyenne. Il nous dit dns l sitution présente qu il existe un nomre x entre x et x + h tel que Or f(x = Moyenne de f sur [x, x + h] Moyenne de f sur [x, x + h] = x f(tdtx (x + h x = 1 h Nous vons donc montré qu il existe x entre x et x + h tel que f(x = 1 h x f(tdtx = x Φ(x + h Φ(x. h f(tdtx Si l on fit tendre h vers, lors x v tendre vers x et comme f est continue, nous trouvons que Φ(x + h Φ(x f(x = lim = Φ (x. h h Voici une conséquence importnte du théorème fondmentl. Corollire 3.6 (A Soit g une fonction dérivle sur l intervlle [, ]. Alors g est constnte si et seulement si s dérivée est nulle. (B Soient F 1 et F 2 deux primitives d une même fonction continue g. Alors il existe une constnte c telle que F 2 (x = F 1 (x + c pour tout x dns l intervlle [, ]. Preuve. (A On sit déjà que si g est constnte, lors g (x = pour tout x. Réciproquement, Démonstrtion rigoureuse de l formule de Newton-Leiniz Soit F une primitive quelconque de f. Comme Φ(x = x f(tdt est ussi une primitive, les deux fonctions diffèrent d une constnte : F(x = Φ(x + c. Nous vons donc F( F( = (Φ( + c (Φ( + c = Φ( Φ( = Or f(tdt =, donc F( F( = f(tdt. f(tdt f(tdt. 3.4 Méthodes d intégrtion Pour dériver une fonction, même compliquée, il suffit d ppliquer les règles du clcul différentiel. Pour clculer une intégrle, il n y ps de recette universelle et il fut quelquefois un peu d hileté. Il y tout de même quelques méthodes : 36

9 A. Méthode directe Lorsqu on trouve une primitive d une fonction f dns une tle, ou qu elle se déduit des tles à prtir de quelques clculs lgériques, il n y rien d utre à fire : L intégrle est donnée pr l Formule de Newton-Leiniz. Exemple Soit à clculer l intégrle π/2 (e 2x + sin(xdx. On sit qu une primitive de e x est e x, donc une primitive de e 2x est 1 2 e2x. On sit qu une primitive de sin(x est cos(x. Et on sit qu une primitive d une somme est donnée pr l somme des primitives. Donc l fonction (e 2x + sin(x dmet ( 1 2 e2x cos(x comme primitive et π/2 (e 2x + sin(xdx = B. Intégrtion pr sustitution Cette méthode est sée sur l formule x= où F est une primitive de f. f(g(x g (xdx = ( ( 1 2 e2 π π 1 2 cos( 2 e2 cos( = (eπ e + 1. f( y=g( f(ydy = F(g( F(g( Preuve. Choisissons une primitive F(y de l fonction f(y. Puis posons H(x = F g(x = F(g(x. Alors l règle de dérivtion des fonctions composées nous dit que L formule de Leiniz-Newton entrîne lors que H (x = (F(g(x = f(g(x g (x f(g(x g (xdx = H( H( = F(g( F(g(. Remrque. Cette méthode s ppelle intégrtion pr sustitution, cr pour clculer l intégrle f(g(x g (xdx, on sustitue (i.e. on remplce l vrile x pr une vrile y = g(x. Notons qu il fut lors sustituer les ornes d intégrtion x = et x = pr y = g( et y = g( et remplcer g (xdx pr dy. 1 Exemple 1. Clculer l intégrle x + dx. Solution : On intègre pr sustitution. On doit trouver une primitive de h(x = x +, on pose pour cel g(x = x + et f(y = y = y 1/2. Alors g (x = et une primitive de f(y est En résumé F(y = y = 2 3 y = y3. 3 g(x = x +, g (x =, f(y = y, F(y = 2 3 y 3 2. Donc une primitive de h(x = f(g(x g (x = x + est donnée pr H(x = F(g(x = 2 3 (x On peut mintennt clculer notre intégrle, on 1 2 ( x + dx = H(1 H( = 3 37 (

10 π Exemple 2. Clculer l intégrle 2 2xcos(x 2 dx. Solution : On voit que l fonction à intégrer h(x = cos(x 2 (2x est de l forme h(x = f(g(x g (x où g(x = x 2 (donc g (x = 2x et f(y = cos(y. L formule de sustitution nous dit lors que π/2 g( π/2 2xcos(x 2 dx = F(ydy = F(g( π/2 F(g( où F est une primitive de f(y = cos(y. On prend F(y = sin(y, et on otient donc g( π/2 2xcos(x 2 dx = sin(g( π/2 sin(g( = sin(π/2 sin( = 1. Voici une ppliction importnte de l intégrtion pr sustitution u cs où on dilte l vrile d intégrtion : Proposition 3.7 (Formule de dilttion Pour tout nomre λ, on λ λ f(xdx = λ f(λxdx Preuve. Posons g(x = λx, lors g (x = λ et nous vons donc f(g(xg (xdx = f(λx λdx = λ Mis d utre prt, l formule d intégrtion pr sustitution dit que f(g(xg (xdx = g( f(ydy = λ g( λ f(λxdx. f(ydy, donc λ f(ydy = λ λ f(λxdx. Un cs prticulièrement importnt de cette formule est l identité suivnte : λu u x n dx = λ n+1 x n dx. λ 1 En posnt n = 1, nous voyons en prticulier que l intégrle de l fonction 1 x dilte l intervlle d intégrtion. ne chnge ps si on λu λ dx u x = dx 1 x. C. Intégrtion pr prties Cette méthode est sée sur l formule f(x g (xdx = (f( g( f( g( f (x g(xdx 38

11 Preuve On utilise l règle de Leiniz qui dit que (f g = f g + f g. Cette règle entrîne que (f( g( f( g( = = = (f(x g(x dx (f (x g(x + f(x g (x dx (f (x g(x dx + (f(x g (x dx. Exemple Clculer π/2 xcos(xdx. Solution : Pr prties : On pose f(x = x et g (x = cos(x. Alors f (x = 1 et g(x = sin(x. On donc π/2 π/2 f(x g (xdx = f(x g(x f (x g(xdx, c est à dire π/2 x cos(xdx = (x sin(x π/2 x cos(xdx = (x sin(x π/2 x= π/2 π/2 x= π/2 π/2 x= sin(xdx sin(xdx = π π/2 2 sin(xdx = π 2 ( cos(x π/2 = π ( x= 2 cos( π 2 + cos( = π

Synthèse de cours (Terminale S) Calcul intégral

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

Plus en détail

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions Université Joseph Fourier UE MAT 127 Mthémtiques nnée 2009-2010 Chpitre 2 Le prolème de l unicité des solutions 1 Le prolème et quelques réponses : 1.1 Un exemple Montrer que l éqution différentielle :

Plus en détail

Théorème de Poincaré - Formule de Green-Riemann

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Intégrale et primitives

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Séquence 8. Probabilité : lois à densité. Sommaire

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

Plus en détail

Tout ce qu il faut savoir en math

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

semestre 3 des Licences MISM annnée universitaire 2004-2005

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

STI2D Logique binaire SIN. L' Algèbre de BOOLE

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

Plus en détail

Techniques d analyse de circuits

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

Plus en détail

ANALYSE NUMERIQUE NON-LINEAIRE

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

Plus en détail

Cours d Analyse IV Suites et Séries de fonctions

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

Plus en détail

Chapitre 1 : Fonctions analytiques - introduction

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

Plus en détail

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

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

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

Plus en détail

Chapitre VI Contraintes holonomiques

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

Plus en détail

Chapitre 11 : L inductance

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

Plus en détail

ANALYSE : FONCTIONS D UNE VARIABLE RÉELLE

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

Plus en détail

Développements limités. Notion de développement limité

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

Plus en détail

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

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

Commun à tous les candidats

Commun à tous les candidats EXERCICE 3 (9 points ) Commun à tous les candidats On s intéresse à des courbes servant de modèle à la distribution de la masse salariale d une entreprise. Les fonctions f associées définies sur l intervalle

Plus en détail

Mathématiques I Section Architecture, EPFL

Mathématiques I Section Architecture, EPFL Examen, semestre d hiver 2011 2012 Mathématiques I Section Architecture, EPFL Chargé de cours: Gavin Seal Instructions: Mettez votre nom et votre numéro Sciper sur chaque page de l examen. Faites de même

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

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

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

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

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

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

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

Plus en détail

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

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

Module 2 : Déterminant d une matrice

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

Plus en détail

8.1 Généralités sur les fonctions de plusieurs variables réelles. f : R 2 R (x, y) 1 x 2 y 2

8.1 Généralités sur les fonctions de plusieurs variables réelles. f : R 2 R (x, y) 1 x 2 y 2 Chapitre 8 Fonctions de plusieurs variables 8.1 Généralités sur les fonctions de plusieurs variables réelles Définition. Une fonction réelle de n variables réelles est une application d une partie de R

Plus en détail

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

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

Correction du baccalauréat S Liban juin 2007

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

Plus en détail

Notes de révision : Automates et langages

Notes de révision : Automates et langages Préprtion à l grégtion de mthémtiques 2011 2012 Notes de révision : Automtes et lngges Benjmin MONMEGE et Sylvin SCHMITZ LSV, ENS Cchn & CNRS Version du 24 octore 2011 (r66m) CC Cretive Commons y-nc-s

Plus en détail

Comparaison de fonctions Développements limités. Chapitre 10

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

Plus en détail

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

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

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

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

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

EXERCICE 4 (7 points ) (Commun à tous les candidats)

EXERCICE 4 (7 points ) (Commun à tous les candidats) EXERCICE 4 (7 points ) (Commun à tous les candidats) On cherche à modéliser de deux façons différentes l évolution du nombre, exprimé en millions, de foyers français possédant un téléviseur à écran plat

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

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

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

Théorèmes du Point Fixe et Applications aux Equations Diérentielles

Théorèmes du Point Fixe et Applications aux Equations Diérentielles Université de Nice-Sophia Antipolis Mémoire de Master 1 de Mathématiques Année 2006-2007 Théorèmes du Point Fixe et Applications aux Equations Diérentielles Auteurs : Clémence MINAZZO - Kelsey RIDER Responsable

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

I. Ensemble de définition d'une fonction

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

Plus en détail

Développements limités, équivalents et calculs de limites

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

Plus en détail

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

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

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

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

Notes du cours MTH1101 Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables

Notes du cours MTH1101 Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables Notes du cours MTH1101 Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables Guy Desaulniers Département de mathématiques et de génie industriel École Polytechnique de Montréal Automne 2014 Table des matières

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

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

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

Différentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles

Différentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles Différentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles Denis Vekemans R n est muni de l une des trois normes usuelles. 1,. 2 ou.. x 1 = i i n Toutes les normes de R n sont équivalentes. x i ; x 2

Plus en détail

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

Annexe II. Les trois lois de Kepler

Annexe II. Les trois lois de Kepler Annexe II es tois lois de Keple écnique & 4 èe - Annexe II es tois lois de Keple Johnnes Keple (57-6), pulie en 596 son peie ouge, ysteiu Cosogphicu Teize nnées plus td, en 69, il pulie Astonoi No, dns

Plus en détail

Développements limités

Développements limités Université Joseph Fourier, Grenoble Maths en Ligne Développements limités Bernard Ycart Les développements limités sont l outil principal d approximation locale des fonctions. L objectif de ce chapitre

Plus en détail

Algorithmes sur les mots (séquences)

Algorithmes sur les mots (séquences) Introduction Algorithmes sur les mots (séquences) Algorithmes sur les mots (textes, séquences, chines de crctères) Nomreuses pplictions : ses de données iliogrphiques ioinformtique (séquences de iomolécules)

Plus en détail

Exercices et corrigés Mathématique générale Version β

Exercices et corrigés Mathématique générale Version β Université libre de Bruxelles Années académiques 2008-2050 Université catholique de Louvain Exercices et corrigés Mathématique générale Version β Laurent Claessens Nicolas Richard Dernière modification

Plus en détail

FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4)

FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4) FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4) Bernard Le Stum Université de Rennes 1 Version du 13 mars 2009 Table des matières 1 Fonctions partielles, courbes de niveau 1 2 Limites et continuité

Plus en détail

= 1 si n = m& où n et m sont souvent des indices entiers, par exemple, n, m = 0, 1, 2, 3, 4... En fait,! n m

= 1 si n = m& où n et m sont souvent des indices entiers, par exemple, n, m = 0, 1, 2, 3, 4... En fait,! n m 1 épartement de Physique, Université Laval, Québec Pierre Amiot, 1. La fonction delta et certaines de ses utilisations. Clientèle Ce texte est destiné aux physiciens, ingénieurs et autres scientifiques.

Plus en détail

INTRODUCTION. 1 k 2. k=1

INTRODUCTION. 1 k 2. k=1 Capes externe de mathématiques : session 7 Première composition INTRODUCTION L objet du problème est l étude de la suite (s n n définie par : n, s n = Dans une première partie, nous nous attacherons à

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

Partie 4 : La monnaie et l'inflation

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

Plus en détail

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

Fonctions de deux variables. Mai 2011

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

Plus en détail

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

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables Cours d Analyse Fonctions de plusieurs variables Licence 1ère année 2007/2008 Nicolas Prioux Université de Marne-la-Vallée Table des matières 1 Notions de géométrie dans l espace et fonctions à deux variables........

Plus en détail

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

Turbine hydraulique Girard simplifiée pour faibles et très faibles puissances

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

Plus en détail

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

Chapitre VI Fonctions de plusieurs variables

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

Plus en détail

Simulation de variables aléatoires

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

Plus en détail

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

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

Fonctions de plusieurs variables. Sébastien Tordeux

Fonctions de plusieurs variables. Sébastien Tordeux Fonctions de plusieurs variables Sébastien Tordeux 22 février 2009 Table des matières 1 Fonctions de plusieurs variables 3 1.1 Définition............................. 3 1.2 Limite et continuité.......................

Plus en détail

CCP PSI - 2010 Mathématiques 1 : un corrigé

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

Plus en détail

LANGAGES - GRAMMAIRES - AUTOMATES

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

Plus en détail

Continuité et dérivabilité d une fonction

Continuité et dérivabilité d une fonction DERNIÈRE IMPRESSIN LE 7 novembre 014 à 10:3 Continuité et dérivabilité d une fonction Table des matières 1 Continuité d une fonction 1.1 Limite finie en un point.......................... 1. Continuité

Plus en détail

3- Les taux d'intérêt

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

Plus en détail

Chapitre 6. Fonction réelle d une variable réelle

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

Plus en détail

Correction de l examen de la première session

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

Plus en détail

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

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

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

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables et applications pour l ingénieur

Fonctions de plusieurs variables et applications pour l ingénieur Service Commun de Formation Continue Année Universitaire 2006-2007 Fonctions de plusieurs variables et applications pour l ingénieur Polycopié de cours Rédigé par Yannick Privat Bureau 321 - Institut Élie

Plus en détail

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

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

3. Caractéristiques et fonctions d une v.a.

3. Caractéristiques et fonctions d une v.a. 3. Caractéristiques et fonctions d une v.a. MTH2302D S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal H2015 (v2) MTH2302D: fonctions d une v.a. 1/32 Plan 1. Caractéristiques d une distribution 2. Fonctions

Plus en détail

TOUT CE QU IL FAUT SAVOIR POUR LE BREVET

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

Plus en détail

Statuts ASF Association Suisse Feldenkrais

Statuts ASF Association Suisse Feldenkrais Sttuts ASF Assocition Suisse Feldenkris Contenu Pge I. Nom, siège, ojectif et missions 1 Nom et siège 2 2 Ojectif 2 3 Missions 2 II. Memres 4 Modes d ffilition 3 5 Droits et oligtions des memres 3 6 Adhésion

Plus en détail