Définition D'Une Fonction Convexe Par Une Inégalité - Annales Corrigées | Annabac — Citation Sur Le Lacher Prise
(2016: 253 - Utilisation de la notion de convexité en analyse. Même si localement (notamment lors de la phase de présentation orale) des rappels sur la convexité peuvent être énoncés, ceci n'est pas attendu dans le plan. On pensera bien sûr, sans que ce soit exhaustif, aux problèmes d'optimisation, au théorème de projection sur un convexe fermé, au rôle joué par la convexité dans les espaces vectoriels normés (convexité de la norme, jauge d'un convexe,... Par ailleurs, l'inégalité de Jensen a aussi des applications en intégration et en probabilités. Pour aller plus loin, on peut mettre en évidence le rôle joué par la convexité dans le théorème de séparation de Hahn-Banach. On peut aussi parler des propriétés d'uniforme convexité dans certains espaces, les espaces $L^p$ pour $ p > 1$, par exemple, et de leurs conséquences. Plans/remarques: 2020: Leçon 253 - Utilisation de la notion de convexité en analyse. Inégalité de convexité ln. Plan de Owen Auteur: Références: Analyse, Gourdon Analyse numérique et optimisation: une introduction à la modélisation mathématique et à la simulation numérique, Allaire Analyse fonctionelle, Brézis Cours d'analyse, Pommelet Analyse.
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Inégalité De Convexité Ln
d) En déduire que f est concave si f ( t a + ( 1 − t) b) ≥ t f ( a) + ( 1 − t) f ( b). Partie B: Applications ▶ 1. Soient f une fonction convexe sur un intervalle I et g une fonction croissante et convexe sur ℝ. Montrer que la fonction h: x ↦ g f ( x) est convexe sur I. ▶ 2. a) Montrer que la fonction logarithme népérien est concave sur 0; + ∞. b) En déduire que, pour tous a et b réels strictement positifs, on a: 1 2 ln a + 1 2 ln b ≤ ln 1 2 a + 1 2 b, puis que a b ≤ a + b 2. Partie A ▶ 1. a) Traduisez l'égalité vectorielle en utilisant l'abscisse et l'ordonnée de chacun des deux vecteurs. Pour rappel: deux vecteurs sont égaux s'ils ont les mêmes composantes. c) La convexité précise la position de la courbe par rapport à ses cordes. Un point de la courbe et d'abscisse x comprise entre a et b (exprimée en fonction de a, b, t) a une ordonnée inférieure à celle du point de même abscisse situé sur la corde. Il peut être utile de faire un schéma. Partie B ▶ 1. Traduisez la convexité de f en utilisant l'inégalité de la question 1. Leçon 253 (2020) : Utilisation de la notion de convexité en analyse.. c), puis utilisez le fait que g est croissante sur I, donc conserve l'ordre entre les antécédents et les images.
Inégalité De Convexité Généralisée
Pour f un élément de L², quel est son projeté? (le projeté est f_+ = max(0, f), ceci se prouve directement à l'aide de la caractérisation du projeté). - Soit K un compact de E evn. On pose E l'ensemble des x tels que pour tout f forme linéaire sur E, f(x) =< sup_K (f). Que peut-on dire sur E? (c'est un convexe fermé). Il devait y avoir une suite à cet exercice, mais mon oral s'est terminé là-dessus. Quelle a été l'attitude du jury (muet/aide/cassant)? Plutôt distant, sans forcément être froid. Ils n'ont pas hésités à m'indiquer si mon intuition ou si mes pistes étaient intéressantes, afin de m'encourager à poursuivre dans cette direction. Inégalité de convexité sinus. L'oral s'est-il passé comme vous l'imaginiez ou avez-vous été surpris par certains points? Cette question concerne aussi la préparation. L'oral s'est déroulé normalement (à part le fait que j'ai fais mon oral sur un tableau blanc). La note me semble curieuse, car je ne vois pas du tout comment j'aurais pu améliorer mon oral, mais bon. Je vais pas m'en plaindre hein!
Inégalité De Convexité Exponentielle
Montrez que l'existence du projeté sur un convexe est toujours vrai dans L^4 malgré le fait que ce dernier ne soit pas un Hilbert. Pour cela, on prends un convexe fermé C de L^4, et, comme pour la projection sur un convexe fermé, on prends (f_n) une suite minimisante la distance de f à C. Supposons dans un premier temps f = 0. On montre, puisque L^4 est complet par Riesz-Fisher, que (f_n) est de Cauchy, ce qui est direct par l'inégalité admise précédemment (en remarquant que |(f_p + f_q)/2|^4 =< d^4). Donc (f_n) converge, et on a la conclusion. Dans le cas général, on fait pareil, mais avec la suite g_n = f_n - f. - On considère l'ensemble E des fonctions de L² positives presque partout. Que dire de cet ensemble? Inégalité de Jensen — Wikipédia. (il est convexe et fermé: convexe, c'est direct, fermé il faut introduire les ensembles induits par le "presque partout", et on utilise notamment le fait que si (f_n) converge dans L² vers f, on a une sous-suite qui converge presque partout). Le théorème de projection s'applique donc.
et g: [ a; b] → ℝ une fonction continue à valeurs dans I. f ( 1 b - a ∫ a b g ( t) d t) ≤ 1 b - a ∫ a b f ( g ( t)) d t . (Inégalité d'entropie) Soit φ: I → ℝ convexe et dérivable sur I intervalle non singulier. Établir que pour tout a, x ∈ I on a l'inégalité φ ( x) ≥ φ ( a) + φ ′ ( a) ( x - a) . Soit f: [ 0; 1] → I continue. Établir φ ( ∫ 0 1 f ( t) d t) ≤ ∫ 0 1 φ ( f ( t)) d t . Démontrer une inégalité à l'aide de la convexité - Terminale - YouTube. Soit f: [ 0; 1] → ℝ continue, strictement positive et d'intégrale égale à 1. Montrer ∫ 0 1 f ( t) ln ( f ( t)) d t ≥ 0 . Soient f, g: [ 0; 1] → ℝ continues, strictement positives et d'intégrales sur [ 0; 1] égales à 1. En justifiant et en exploitant l'inégalité x ln ( x) ≥ x - 1 pour x > 0, montrer ∫ 0 1 f ( t) ln ( f ( t)) d t ≥ ∫ 0 1 f ( t) ln ( g ( t)) d t . φ étant convexe, la courbe est au dessus de chacune de ses tangentes. Posons a = ∫ 0 1 f ( u) d u ∈ I et considérons x = f ( t) ∈ I: φ ( f ( t)) ≥ φ ( a) + φ ′ ( a) ( f ( t) - a) En intégrant sur [ 0; 1], on obtient ∫ 0 1 φ ( f ( t)) d t ≥ φ ( ∫ 0 1 f ( u) d u) car ∫ 0 1 φ ′ ( a) ( f ( t) - a) d t = φ ′ ( a) ( ∫ 0 1 f ( t) d t - ∫ 0 1 f ( u) d u) = 0 .
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