Notes de cours. Cours introductif sur la théorie des domaines. Modèles des langages de programmation Master Parisien de Recherche en Informatique



Documents pareils
Image d un intervalle par une fonction continue

Problèmes de Mathématiques Filtres et ultrafiltres

Université Paris-Dauphine DUMI2E 1ère année, Applications

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

Continuité en un point

Dualité dans les espaces de Lebesgue et mesures de Radon finies

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

Limites finies en un point

Équations non linéaires

Théorème du point fixe - Théorème de l inversion locale

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé

Calculs de probabilités

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables

Suites numériques 3. 1 Convergence et limite d une suite

Cours de mathématiques

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

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

Leçon 01 Exercices d'entraînement

Calcul fonctionnel holomorphe dans les algèbres de Banach

Continuité d une fonction de plusieurs variables

Espérance conditionnelle

Continuité et dérivabilité d une fonction

3. Conditionnement P (B)

Rappels sur les suites - Algorithme

Cours de Probabilités et de Statistique

Utilisation des tableaux sémantiques dans les logiques de description

La fonction exponentielle

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

La mesure de Lebesgue sur la droite réelle

Baccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé

La NP-complétude. Johanne Cohen. PRISM/CNRS, Versailles, France.

Le produit semi-direct

Les indices à surplus constant

Définitions. Numéro à préciser. (Durée : )

UEO11 COURS/TD 1. nombres entiers et réels codés en mémoire centrale. Caractères alphabétiques et caractères spéciaux.

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

TP1 Méthodes de Monte Carlo et techniques de réduction de variance, application au pricing d options

Programmation linéaire et Optimisation. Didier Smets

La demande Du consommateur. Contrainte budgétaire Préférences Choix optimal

Axiomatique de N, construction de Z

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

Premiers exercices d Algèbre. Anne-Marie Simon

Exercices - Fonctions de plusieurs variables : corrigé. Pour commencer

Théorie de la mesure. S. Nicolay

Chapitre 7. Récurrences

Propriétés des options sur actions

Calculabilité Cours 3 : Problèmes non-calculables.

Grandes lignes ASTRÉE. Logiciels critiques. Outils de certification classiques. Inspection manuelle. Definition. Test

FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4)

Réalisabilité et extraction de programmes

Principe de symétrisation pour la construction d un test adaptatif

CHAPITRE IV. L axiome du choix

Structures algébriques

CCP PSI Mathématiques 1 : un corrigé

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés

3 Approximation de solutions d équations

La programmation linéaire : une introduction. Qu est-ce qu un programme linéaire? Terminologie. Écriture mathématique

Raisonnement par récurrence Suites numériques

Calcul différentiel sur R n Première partie

Feuille TD n 1 Exercices d algorithmique éléments de correction

Calcul intégral élémentaire en plusieurs variables

Model checking temporisé

Logique. Plan du chapitre

Exercices Corrigés Premières notions sur les espaces vectoriels

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

III- Raisonnement par récurrence

Intégrale de Lebesgue

4. Martingales à temps discret

1 Recherche en table par balayage

I. Polynômes de Tchebychev

Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable

I. Ensemble de définition d'une fonction

Pourquoi l apprentissage?

Probabilités sur un univers fini

COURS EULER: PROGRAMME DE LA PREMIÈRE ANNÉE

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

Baccalauréat ES/L Métropole La Réunion 13 septembre 2013 Corrigé

Capes Première épreuve

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

Fonctions de plusieurs variables

Exercices types Algorithmique et simulation numérique Oral Mathématiques et algorithmique Banque PT

Chapitre 2. Eléments pour comprendre un énoncé

Baccalauréat L spécialité, Métropole et Réunion, 19 juin 2009 Corrigé.

Théorèmes de Point Fixe et Applications 1

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

1 Définition et premières propriétés des congruences

Sur certaines séries entières particulières

TIQUE DE FRANCE NILSYSTÈMES D ORDRE 2 ET PARALLÉLÉPIPÈDES

CRYPTOGRAPHIE. Signature électronique. E. Bresson. SGDN/DCSSI Laboratoire de cryptographie

Cours 1 : Introduction Ordinateurs - Langages de haut niveau - Application

UML et les Bases de Données


Moments des variables aléatoires réelles

Théorie de la Mesure et Intégration

Exercices sur les interfaces

THÉORIE DE LA MESURE ET DE L INTÉGRATION.

CHAPITRE 5. Stratégies Mixtes

Différentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles

MIS 102 Initiation à l Informatique

Transcription:

Notes de cours Cours introductif sur la théorie des domaines Paul-André Melliès Modèles des langages de programmation Master Parisien de Recherche en Informatique 1 Ensembles ordonnés Definition 1.1 (ensemble ordonné) Une relation d ordre sur un ensemble A est une relation binaire reflexive: a A, a a transitive: et antisymétrique: a, b, c A, (a b et b c) a c a, b A, (a b et b a) a b. Un ensemble A muni d une relation d ordre est appelé un ensemble ordonné. Definition 1.2 (fonction monotone) Une fonction monotone est une fonction f : (A, A ) (B, B ) f : A B entre les ensembles sous-jacents, telle que a 1, a 2 A, a 1 A a 2 f(a 1 ) B f(a 2 ). Exercice. Montrer que les ensembles ordonnés et les fonctions monotones définissent une catégorie. Exercice. Montrer que cette catégorie est cartésienne fermée. 1

2 Bornes supérieures Nous fixons ici un ensemble ordonné (A, ) et un sous-ensemble F de A. Definition 2.1 (majorant) On appelle majorant de F un élément m A tel que a F, a m. Notation. On écrit F m lorsque m est un majorant de F. Definition 2.2 (borne supérieure) On appelle borne supérieure de F tout élément m A qui vérifie les deux propriétés suivantes: m est un majorant de F tout majorant de F est supérieur à m. Exercice. Montrer que l ensemble F a au plus une borne supérieure. Notation. Lorsqu elle existe, on note cette borne supérieure F. Ainsi, lorsqu elle existe, la borne supérieure d un ensemble F est l unique élément F qui vérifie les deux propriétés suivantes: F F a A, F a F a. Propriété. Si F est un sous-ensemble de (A, A ) qui dispose d une borne supérieure, et f : (A, A ) (B, B ) est une fonction monotone, alors f(f) B f( F). En particulier, si f(f) dispose d une borne supérieure dans (B, B ), alors f(f) B f( F). 2

Démonstration. Soit un élément x f(f). Par définition de f(f), il existe a F tel que x f(a). Du fait que a F, on déduit que a A F. Du fait que la fonction f est monotone, on déduit que f(a) B f( F). De cela, on déduit que f(f) B f( F) puisque x f(a) a été choisi arbitrairement dans f(f). Pour obtenir la seconde propriété, il suffit de remarquer que la borne supérieure f(f) est le plus petit des majorants de f(f) lorsqu elle existe, et que f( F) est un majorant de f(f) par la propriété que nous venons d établir. 3 Flots Definition 3.1 Soit un ensemble ordonné (A, A ). On note Flot(A) N A l ensemble des fonctions totales des entiers naturels dans A. Cet ensemble est ordonné par la relation définie comme suit: f, g Flot(A), f g n N, f(n) A g(n). Definition 3.2 (ordre plat) Pour tout ensemble X, on définit l ensemble X X { } muni de la relation d ordre définie comme suit: x X, x x, y X, x y x y. Autrement dit, l élément est le plus petit élément de X et tous les éléments de X sont incomparables. Cet ensemble ordonné est appelé l ordre plat associé à l ensemble X. Exercice. Expliquer en quoi tout élément de Flot(N ) peut être vu comme une fonction partielle des entiers dans les entiers. Préciser quelle est la relation d ordre entre deux telles fonctions. Donner l exemple d un sousensemble F de l ensemble ordonné Flot(N ) tel que F a une borne supérieure F qui n appartient pas à l ensemble F. 4 Filtres On définit la notion de filtre sur un ensemble ordonné (A, A ). Definition 4.1 On appelle filtre de (A, A ) tout sous-ensemble F non vide de A tel que a, b F, c F, a c et b c. 3

Propriété. Si f : (A, A ) (B, B ) une fonction monotone et F est un filtre de l ensemble ordonné (A, A ), alors f(f) est un filtre de l ensemble ordonné (B, B ). Démonstration. Soient x, y deux éléments de f(f). Par définition de f(f), il existe deux éléments a, b de F tels que x f(a) et y f(b). Par définition de la notion de filtre, il existe un élément c F tel que a A c et b A c. Du fait que f est monotone, on déduit que f(a) B f(c) et f(b) B f(c). On conclut du fait que f(c) est un élément de f(f) qui majore les deux éléments x et y que nous avions choisis arbitrairement dans f(f). 5 Domaines Definition 5.1 Un domaine (D, ) est un ensemble ordonné tel que il existe un plus petit élément noté, tout filtre F de (D, ) dispose d une borne supérieure. Propriété. Supposons que (D, D ) est un domaine. Alors l ensemble ordonné Flot(D) est lui-même un domaine. Démonstration. Le plus petit élément de Flot(D) est donné par la fonction constante qui associe à tout entier l élément. Reste à montrer que tout filtre de (Flot(D), ) dispose d une borne supérieure. Une manière simple d établir la propriété est d utiliser la fonction de projection π n : Flot(D) D qui transporte toute suite (x n ) n N en son n-ième élément x n. Cette fonction π n est monotone et donc transporte tout filtre F de Flot(D) en un filtre que nous noterons F n du domaine de D. Ce filtre est défini de la sorte: F n { x n (x n ) n N F } Par hypothèse que (D, D ) est un domaine, ce filtre F n possède une borne supérieure F n. On peut ainsi définir le flot ϕ ( F 0,, F n, ). 4

défini par ces bornes supérieures. Par construction, cette suite ϕ majore tous les éléments de F. De plus, si ψ est un majorant de F, alors Fn π n (ψ) du fait que π n est monotone. La propriété étant vraie pour tout entier n, on déduit que φ ψ ce qui établit que φ est la borne supérieure du filtre F. Exercice. Utiliser la même démonstration pour établir que l ensemble ordonné A B est un domaine lorsque B est un domaine. Ici, l ensemble ordonné A B est défini pour des ensembles ordonnées (A, A ) et (B, B ) comme l ensemble des fonctions monotones ordonnés par f g a A, f(a) B g(a). Exercice. En déduire que la catégorie des domaines et des fonctions monotones est une catégorie cartésienne fermée. 6 Fonctions continues On définit la notion de fonction continue entre domaines. Definition 6.1 (fonctions continues) Soit une fonction monotone f : (D, D ) (E, E ) entre domaines. La fonction f est dite continue lorsque f(f) f( F) pour tout filtre F du domaine (D, ). Propriété. L ensemble D E des fonctions continues muni de l ordre définit un domaine. f g a D, f(a) E g(a) 5

Démonstration. Comme précédemment, le plus petit élément est défini comme la fonction constante qui associe à tout élément de D. Soit maintenant un filtre F de D E. On construit aisément une fonction définie par ϕ : D E ϕ : a F a où F a est le filtre obtenu en projetant le filtre F sur la composante a. On peut montrer que la fonction ϕ est monotone. En effet, a 1 D a 2 F a1 F a2 où F a1 F a2 signifie que x F a1 y F a2, x E y. De cela, on déduit que a 1 D a 2 F a1 E Fa2 ce qui établit que la fonction ϕ est monotone. Montrons maintenant que la fonction ϕ est continue. Soit G un filtre de D. Du fait que la fonction ϕ est monotone, on sait qu elle satisfait l inégalité suivante: ϕ(g) ϕ( G). Reste donc à montrer que autrement dit que ϕ( G) ϕ(g) ϕ( G) F G {f( G) f F} { f(g) f F} { } {f(x) x G} f F { } {f(x) f F} x G par définition de ϕ par définition de Fa par continuité de f F par définition par propriété de Fubini {φ(x) x G} φ(g) par définition de ϕ par définition. 6

Exercice. En déduire que la catégorie des domaines et des fonctions continues est cartésienne fermée. 7 Motivation informatique L intuition est que parmi toutes les fonctions f : Flot(N) Flot(N) seules les fonctions que l on peut étendre en une fonction ϕ : Flot(N ) Flot(N ) peuvent être implémentées par un algorithme. Typiquement, la fonction s étend en la fonction continue où y n f : (x n ) n N (x n + x n+1 ) n N ϕ : (x n ) n N (y n ) n N x n + x n+1 si x n N et x n+1 N. si x n si x n+1 Or, cette fonction f est calculable (au sens paresseux) par un algorithme qui pour chaque case n en sortie calcule y n x n + x n+1 et boucle si l une des valeurs n est pas disponible dans le flot d entrée. Par contre, il est impossible d implémenter la fonction f : (x n ) n N { (xn ) n N si (x n ) n N est bornée (0) n N sinon parce que celle-ci ne peut pas être étendue en une fonction continue ϕ : Flot(N ) Flot(N ) Remarque. Pour établir la propriété de manière formelle et rigoureuse, il faut interpréter tout programme d un langage de programmation spécifique en une fonction continue. De là, on en déduit qu une fonction non continue ne peut pas être implémentée dans le langage. 7