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Thursday, 8 August 2024

Inégalité de Young Soient tels que. Pour tous réels positifs et,. En appliquant l'inégalité de convexité à,, et, on obtient: qui équivaut à la formule annoncée. Inégalité de Hölder Si et alors, pour toutes suites et de réels positifs,. Sans perte de généralité, on peut supposer que les deux facteurs de droite sont non nuls et finis et même (par homogénéité) égaux à. En appliquant l'inégalité de Young on obtient, pour tout, (avec égalité si et seulement si). En sommant, on a donc bien, avec égalité si et seulement si. Application 4: forme intégrale de l'inégalité de Jensen [ modifier | modifier le wikicode] Soient un espace mesuré tel que, une fonction -intégrable à valeurs dans un intervalle réel et une fonction convexe de dans. Alors,, l'intégrale de droite pouvant être égale à. La forme discrète de l'inégalité de Jensen ( voir supra) correspond au cas particulier où ne prend qu'un ensemble fini ou dénombrable de valeurs. Inversement, la forme intégrale peut se déduire de la forme discrète par des arguments de densité (à comparer avec l' exercice 1.

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Ensembles convexes Enoncé Soit $C_1$, $C_2$ deux parties convexes d'un espace vectoriel réel $E$ et soit $s\in [0, 1]$. On pose $C=sC_1+(1-s)C_2=\{sx+(1-s)y;\ x\in C_1, \ y\in C_2\}$. Démontrer que $C$ est convexe. Enoncé Soit $C_1$ et $C_2$ deux ensembles convexes de $\mathbb R^n$ et $C_1+C_2=\{x+y;\ x\in C_1, \ y\in C_2\}$. Démontrer que $C_1+C_2$ est convexe. Enoncé Pour tout $E\subset\mathbb R^n$, on appelle enveloppe convexe de $E$ l'ensemble $$K(E)=\bigcap_{A\in \mathcal E(E)}A$$ où $\mathcal E(E)$ désigne l'ensemble des convexes de $\mathbb R^n$ contenant $E$. Démontrer que $K(E)$ est convexe. Déterminer $K(E)$ lorsque $E$ est la courbe de la fonction $y=\tan x$ pour $x\in \left]-\frac{\pi}2, \frac{\pi}2\right[$. Inégalités de convexité Enoncé Soient $a, b\in\mathbb R$. Montrer que $\displaystyle e^{\frac{a+b}2}\leq\frac{e^a+e^b}{2}. $ Montrer que $f(x)=\ln(\ln (x))$ est concave sur $]1, +\infty[$. En déduire que $\forall a, b>1, \ \ln\left(\frac{a+b}{2}\right)\geq \sqrt{\ln a.

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Réciproquement, si l'une des trois inégalités est vérifiée pour tous dans alors est convexe. L'inégalité des pentes a été démontrée dans le chapitre « Convexité » de la leçon sur les fonctions d'une variable réelle. Propriété 3 Soit une application. Pour tout, on définit l'application:. Alors, les cinq propriétés suivantes sont équivalentes: est convexe sur; pour tout, est croissante sur; pour tout, les valeurs de sur sont inférieures à celles sur; pour tout, est croissante sur. Les propriétés 2, 3 et 4 sont respectivement équivalentes aux trois inégalités des pentes, donc chacune est équivalente à la convexité de. Par conséquent, la cinquième l'est aussi. Propriété 4 Si est convexe, alors est réunion de trois sous-intervalles consécutifs (dont certains peuvent être vides) tels que est strictement décroissante sur le premier, constante sur le deuxième et strictement croissante sur le troisième. Propriété 5 Soit une fonction convexe. Si alors ou bien est décroissante, ou bien. Si alors ou bien est croissante, ou bien.

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Partie convexe d'un espace vectoriel réel $E$ désigne un espace vectoriel sur $\mathbb R$. Soit $u_1, \dots, u_n$ des vecteurs de $E$, et $\lambda_1, \dots, \lambda_n$ des réels tels que $\sum_{i=1}^n \lambda_i\neq 0$. On appelle barycentre des vecteurs $u_1, \dots, u_n$ affectés des poids $\lambda_1, \dots, \lambda_n$ le vecteur $v$ défini par $$v=\frac{1}{\sum_{i=1}^n \lambda_i}\sum_{i=1}^n \lambda_i u_i. $$ Dans le plan ou l'espace muni d'un repère de centre $O$, on identifie le point $M$ et le vecteur $\overrightarrow{OM}$. On définit alors le barycentre $G$ des points $A_1, \dots, A_n$ affectés des poids $\lambda_1, \dots, \lambda_n$ par le fait que le vecteur $\overrightarrow{OG}$ est le barycentre des vecteurs $\overrightarrow{OA_1}, \dots, \overrightarrow{OA_n}$ affectés des poids $\lambda_1, \dots, \lambda_n$. Ceci ne dépend pas du choix du repère initial. Proposition (associativité du barycentre): si $v$ est le barycentre de $(u_1, \lambda_1), \dots, (u_n, \lambda_n)$, et si $$\mu_1=\sum_{i=1}^p \lambda_i\neq 0\textrm{ et}\mu_2=\sum_{i=p+1}^n \lambda_i\neq 0, $$ alors $v$ est aussi le barycentre de $(v_1, \mu_1)$ et de $(v_2, \mu_2)$, où $v_1$ est le barycentre de $(u_1, \lambda_1), \dots, (u_p, \lambda_p)$ et $v_2$ est le barycentre de $(u_{p+1}, \lambda_{p+1}), \dots, (u_n, \lambda_n)$.

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Introduction Une fonction est convexe lorsque son graphe pointe vers le bas, comme la fonction exponentielle ou la fonction carré. Inversement, une fonction est concave lorsque son graphe pointe vers le haut, comme la fonction racine ou ln. Pour vous en souvenir, vous pouvez par exemple utiliser le moyen mnémotechnique « convexponentielle » qui vous dit que exp est convexe, et j'imagine que vous connaissez le graphe de exp. Nous venons de voir la définition graphique de la convexité, voyons maintenant sa définition mathématique. Les formules qui suivent traiteront uniquement des fonctions convexes, pour obtenir les résultats avec les fonctions concaves, il suffira d'inverser le sens des inégalités, donc pas de panique! I – Définition mathématique Soit I un intervalle de R. Une fonction f est convexe sur I si et seulement si pour tous x et y de I et pour tout t de [0, 1], on a: On dit qu'une fonction est convexe si son graphe est en dessous de ses cordes. Voici une illustration graphique de cette formule: Dans la pratique, pour montrer qu'une fonction est convexe, il suffit de montrer que f » est positive (c'est plus rapide).

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Point d'inflexion Soit \(f\) une fonction dérivable sur un intervalle \(I\). Un point d'inflexion est un point où la convexité de la fonction \(f\) change. La tangente à la courbe de \(f\) en un point d'inflexion traverse la courbe de \(f\). Si \(f\) présente un point d'inflexion à l'abscisse \(a\), alors \(f^{\prime\prime}(a)\). Réciproquement, si \(f^{\prime\prime}(a)=0\) et \(f^{\prime\prime}\) change de signe en \(a\), alors \(f\) présente un point d'inflexion en \(a\). Cela rappelle naturellement le cas des extremum locaux. Si \(f\) admet un extremum local en \(a\), alors \(f'(a)=0\). Cependant, si \(f'(a)=0\), \(f\) admet un extremum local en \(a\) seulement si \(f'\) change de signe en \(a\). Exemple: Pour tout réel \(x\), on pose \(f(x)=\dfrac{x^3}{2}+1\). La fonction \(f\) est deux fois dérivable et pour tout réel \(x\), \(f^{\prime\prime}(x)=3x\). Lorsque \(x<0\), \(f^{\prime\prime}(x)<0\), la fonction est concave, la courbe est sous ses tangentes. Lorsque \(x>0\), \(f^{\prime\prime}(x)>0\), la fonction est convexe, la courbe est au-dessus de ses tangentes.

Alors, il existe tels que et. Considérons la fonction croissante de la propriété 3 ci-dessus et un réel tel que. Pour tout, on a, avec égalité si. La propriété est donc satisfaite en prenant. Propriété 11 Soit une fonction continue. Pour que soit convexe sur, il suffit qu'elle soit « faiblement convexe », c'est-à-dire que. (L'expression « faiblement convexe » est empruntée à Emil Artin, The Gamma Function, Holt, Rinehart and Winston, 1964, 39 p. [ lire en ligne], p. 5. ) Cette démonstration, extraite de, utilise le théorème de Weierstrass (ou « des bornes »). Pour une autre démonstration, voir le § « Possibilité de n'utiliser que des milieux » de l'article de Wikipédia sur les fonctions convexes. Raisonnons par contraposée, c'est-à-dire supposons que (continue sur) n'est pas convexe et montrons qu'alors elle n'est même pas « faiblement convexe ». Par hypothèse, il existe un intervalle tel que le graphe de la restriction de à ce sous-intervalle ne soit pas entièrement en-dessous de la corde qui joint à, c'est-à-dire tel que la fonction (continue) vérifie:.

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