Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues



Documents pareils
Calcul fonctionnel holomorphe dans les algèbres de Banach

3 Approximation de solutions d équations

I. Polynômes de Tchebychev

Dualité dans les espaces de Lebesgue et mesures de Radon finies

Commun à tous les candidats

3. Conditionnement P (B)

Image d un intervalle par une fonction continue

Théorèmes du Point Fixe et Applications aux Equations Diérentielles

Continuité d une fonction de plusieurs variables

Cours d Analyse 3 Fonctions de plusieurs variables

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

Moments des variables aléatoires réelles

De même, le périmètre P d un cercle de rayon 1 vaut P = 2π (par définition de π). Mais, on peut démontrer (difficilement!) que

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés

Limites finies en un point

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé

Différentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles

La Licence Mathématiques et Economie-MASS Université de Sciences Sociales de Toulouse 1

Résolution d équations non linéaires

Fonctions de plusieurs variables, intégrales multiples, et intégrales dépendant d un paramètre

Chapitre 7 : Intégration sur un intervalle quelconque

Théorème du point fixe - Théorème de l inversion locale

Exercices - Polynômes : corrigé. Opérations sur les polynômes

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

Problème 1 : applications du plan affine

Yamina Yagoub-Zidi. Inconditionnalité et propriétés du point fixe dans les espaces de fonctions lisses

MESURE ET INTÉGRATION EN UNE DIMENSION. Notes de cours

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

Première partie. Préliminaires : noyaux itérés. MPSI B 6 juin 2015

Méthodes de quadrature. Polytech Paris-UPMC. - p. 1/48

Capes Première épreuve

MA6.06 : Mesure et Probabilités


Espérance conditionnelle

Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles

Équations non linéaires

C algèbre d un certain groupe de Lie nilpotent.

Capacité d un canal Second Théorème de Shannon. Théorie de l information 1/34

Fonctions de plusieurs variables

Sur certaines séries entières particulières

Fonctions Analytiques

Continuité en un point

Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 2014 Corrigé

Mesures gaussiennes et espaces de Fock

Simulation de variables aléatoires

Correction de l examen de la première session

Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 2007

Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://

ENS de Lyon TD septembre 2012 Introduction aux probabilités. A partie finie de N

Calcul différentiel. Chapitre Différentiabilité

Cours de mathématiques

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

Notes de cours M2 Équations aux dérivées partielles elliptiques. Hervé Le Dret

Approximations variationelles des EDP Notes du Cours de M2

PROBABILITÉS: COURS DE LICENCE DE MATHÉMATIQUES APPLIQUÉES LM 390

Théorie de la Mesure et Intégration

4. Martingales à temps discret

Produits d espaces mesurés

Notes du cours MTH1101N Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs variables

Programmation linéaire

rf( 1 f(x)x dx = O. ) U concours externe de recrutement de professeurs agreg6s composition d analyse

CCP PSI Mathématiques 1 : un corrigé

C1 : Fonctions de plusieurs variables

Travaux dirigés d introduction aux Probabilités

Équations non linéaires

Fonctions holomorphes

Chapitre 3. Mesures stationnaires. et théorèmes de convergence

Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable

THÉORIE DE LA MESURE ET DE L INTÉGRATION.

Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables

Cours d analyse numérique SMI-S4

M2 IAD UE MODE Notes de cours (3)

Texte Agrégation limitée par diffusion interne

Cours d Analyse I et II

Intégrale de Lebesgue

Baccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé

Introduction à la Statistique Inférentielle

Approximation diophantienne uniforme et dimension de Hausdorff

Filtrage stochastique non linéaire par la théorie de représentation des martingales

Equations aux Dérivées Partielles

Polynômes à plusieurs variables. Résultant

Équation de Langevin avec petites perturbations browniennes ou

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

Fonctions de plusieurs variables et changements de variables

Chapitre 7. Statistique des échantillons gaussiens. 7.1 Projection de vecteurs gaussiens

Master of Science en mathématiques

CHAPITRE IV. L axiome du choix

Probabilités sur un univers fini

ÉTUDE ASYMPTOTIQUE D UNE MARCHE ALÉATOIRE CENTRIFUGE

Introduction à la. Points Critiques. Otared Kavian. et Applications aux Problèmes Elliptiques. Springer-Verlag

Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications

Calcul différentiel sur R n Première partie

Fonctions de plusieurs variables. Sébastien Tordeux

ANALYSE NUMERIQUE ET OPTIMISATION. Une introduction à la modélisation mathématique et à la simulation numérique

NOTICE DOUBLE DIPLÔME

Planche n o 22. Fonctions de plusieurs variables. Corrigé

Loi binomiale Lois normales

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

Exo7. Matrice d une application linéaire. Corrections d Arnaud Bodin.

Transcription:

Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues Département de Mathématiques École polytechnique Remise en forme mathématique 2013 Suite de Cauchy Soit (X, d) un espace métrique. Une suite (x n ) n est une suite de Cauchy si ε > 0 n 0 N tel que p, q n 0 alors d(x p, x q ) < ε. Propriétés Toute suite convergente est une suite de Cauchy. Toute suite de Cauchy est bornée. Toute suite de Cauchy possède au plus une valeur d adhérence. Toute suite de Cauchy qui possède une valeur d adhérence est convergente.

Espace complet Un espace métrique (X, d) est dit complet si toute suite de Cauchy de X est convergente dans X. Exemples R N et C N sont complets. (Q, ) n est pas complet : la suite (1 + 1/n) n converge vers e / Q. C([0, 1]) muni de la norme f 1 = 1 0 f (t) dt n est pas complet, en étudiant par exemple, pour n 3 f n (x) = 0 si 0 x 1 2 n(x 1 2 ) si 1 2 < x < 1 2 + 1 n 1 1 si 2 + 1 n x 1 Espace complet Théorème Soit (X, d) un espace métrique. Alors C(X ) muni de d (f, g) = min(1, sup x X f (x) g(x) ) est complet. Soit (f n ) n N une suite de Cauchy de C(X ). Soit ɛ ]0, 1[. Il existe n 0 N tel que p, q n 0 x X on a f p (x) f q (x) < ɛ/2. Existence de la limite f. x X, (f n (x)) n N est de Cauchy dans R donc f n (x) f (x). x X n 1 (x) N tel que q > n 1 (x) l on ait f q (x) f (x) < ɛ/2. d (f, f n ) 0 car pour n > n 0 et x X q > max(n 0, n 1 (x)), f n (x) f (x) f n (x) f q (x) + f q (x) f (x) < ɛ. Continuité de f. Soit x 0 X. η > 0 tel que d(x, x 0 ) < η f n0 (x) f n0 (x 0 ) < ε. f (x) f (x 0 ) f (x) f n0 (x) + f n0 (x) f n0 (x 0 ) + f n0 (x 0 ) f (x 0 ) Si d(x, x 0 ) < η alors f (x) f (x 0 ) < 3ε.

Propriétés Propriétés Soit (X, d) un espace métrique. Si X est compact alors X est complet. Si X est complet et Y X, alors Y est complet si et seulement si Y est fermé. Si (X, d) et (X, d ) sont deux espaces métriques complets alors X X est complet. Si (E, ) est un espace vectoriel normé de dimension finie alors E est complet. Attention! Un espace vectoriel de dimension infinie peut être complet pour une norme et non complet pour une autre norme. Espace de Banach Un espace vectoriel normé complet est appelé un espace de Banach. Exemple C([0, 1]) muni de la norme de la convergence uniforme f = sup f (t) t [0,1] est un espace de Banach. Lorsque (f n ) n N converge vers f pour, on dit que (f n ) n N converge uniformément vers f. On a donc ε > 0 n 0 N tel que n n 0 x [0, 1] f n (x) f (x) ε.

Propriété caractéristique Théorème Soit (E, ) un espace vectoriel normé. E est complet si et seulement si toute série absolument convergente est convergente, i.e. si x n est convergente alors xn est convergente. : Si x n converge alors p+k n=p x n p+k n=p x n donne p n=1 x n est de Cauchy donc converge. : Soit (x n ) n N une suite de Cauchy. Pour ε = 1/2 n, il existe ϕ(n) N, tel que p, q ϕ(n) x p x q < 1/2 n. On en déduit que n x ϕ(n+1) x ϕ(n) converge, et donc (x ϕ(n) ) n N converge. Enfin la suite (x n ) n N converge car c est une suite de Cauchy avec une valeur d adhérence. Applications Théorème du point fixe Soit (X, d) un espace métrique complet et f : X X contractante, i.e. il existe k < 1 tel que d(f (x), f (y)) kd(x, y) pour x, y X. Alors f admet un unique point fixe, c est-à-dire, il existe un unique x 0 X tel que f (x 0 ) = x 0. Existence. Soit u 0 X. On pose u n+1 = f (u n ), et on observe d(u n, u n+1 ) = d(f (u n 1 ), f (u n )) kd(u n 1, u n ) k n d(u 0, u 1 ). q 1 Pour q p 0 alors d(u p, u q ) d(u 0, u 1 ) j=p k j k p d(u 0, u 1 ) 1 k, et donc si k < 1, (u n ) n N est une suite de Cauchy. Puisque E est complet, (u n ) n N converge vers un point x 0. Mais f est continue, d où u n = f (u n 1 ) f (x 0 ) et donc x 0 = f (x 0 ). Unicité. Si a et b sont deux points fixes distincts, alors d(a, b) = d(f (a), f (b)) kd(a, b) < d(a, b).

Applications linéaires continues Proposition Soient (E, E ) et (F, F ) deux espaces vectoriels normés. Soit L : E F une application linéaire. Alors les propriétés suivantes sont équivalentes : 1 L est continue sur E; 2 L est continue en 0; 3 C > 0, x E L(x) F C x E. (1) (2): immédiat. (2) (3): Si L est continue en 0, il existe δ > 0 tel que x E δ L(x) F 1. Si x 0 alors L(x) F = x E δ L ( δ x ) F 1 x E δ x E. (3) (1): L(x) L(y) F = L(x y) F C x y E car L est linéaire. Applications linéaires continues Propriété Si E est de dimension finie alors toute application linéaire de E dans F est continue (et ceci ne dépend pas des choix des normes sur E et F ). Exemples Soit E = R[X ] muni de la norme n i=0 a ix i = n i=0 a i. Soit R E. Alors L : P R P est continue car L(P) R P. L : P(X ) P(X + 1) n est pas continue car X n = 1 et L(X n ) = 2 n.

Applications linéaires continues On note L c (E, F ) l espace des applications linéaires continues de E dans F. On définit une norme sur L c (E, F ) par L = L(x) F sup. x E {0} x E Si u L c (E, F ) alors u = sup u(x) F = x E =1 sup u(x) F. x E 1 Propriété Si (F, F ) est un espace de Banach alors (L c (E, F ), ) est aussi un espace de Banach.