Robe D Intérieur Femme, Preuve : Inégalité De Convexité Généralisée [Prépa Ecg Le Mans, Lycée Touchard-Washington]
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Une page de Wikiversité, la communauté pédagogique libre. L'inégalité de Jensen est une généralisation de l'inégalité de convexité à plusieurs nombres. Elle permet de démontrer des inégalités portant sur des expressions faisant intervenir plusieurs nombres, comme la comparaison entre la moyenne arithmétique et la moyenne géométrique de plusieurs nombres. La plupart de ces inégalités seraient délicates à démontrer autrement. Préliminaire [ modifier | modifier le wikicode] Rappelons le théorème démontré au premier chapitre et connu sous le nom d'inégalité de Jensen. Théorème Soit f une fonction convexe définie sur un intervalle I de ℝ. Alors, pour tout ( x 1, x 2, …, x n) ∈ I n et pour toute famille (λ 1, λ 2, …, λ n) ∈ (ℝ +) n telle que λ 1 + λ 2 + … + λ n = 1, on a:. Preuve : inégalité de convexité généralisée [Prépa ECG Le Mans, lycée Touchard-Washington]. Nous avons aussi le corollaire immédiat suivant: Corollaire Soit f une fonction convexe définie sur un intervalle I de ℝ. Alors, pour tout ( x 1, x 2, …, x n) ∈ I n, on a:. Il suffit de poser λ 1 = λ 2 = … = λ n = 1/ n dans le théorème de Jensen.
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4). Mais on peut aussi en donner une preuve directe: Notons l'intégrale de. Alors,. Si est une extrémité de, la fonction est constante presque partout et le résultat est immédiat. Supposons donc que est intérieur à. Dans ce cas (propriété 10 du chapitre 1) il existe une minorante affine de qui coïncide avec au point: Composer cette minoration par, qui est intégrable et à valeurs dans, permet non seulement de montrer que l'intégrale de est bien définie dans (celle de sa partie négative étant finie), mais aussi d'établir l'inégalité désirée par simple intégration:. Exercices corrigés -Convexité. On déduit entre autres de ce théorème une forme intégrale de l'inégalité de Hölder qui, de même, généralise l'inégalité de Hölder discrète ci-dessus: cf. Exercice 1-5.
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Théorie de l'intégration, Briane, Pagès Introduction à l'analyse numérique matricielle et à l'optimisation, Ciarlet Oraux X-ENS Algèbre 3, Francinou, Gianella, Nicolas Elements d'analyse fonctionnelle, Hirsch Fichier: 253 - Utilisation de la notion de convexité en Plan de F. A. Remarque: Toutes les références sont à la fin du plan. Mes excuses pour l'écriture, et attention aux coquilles... 253 - Plan de Marvin Analyse fonctionnelle - Théorie et applications, Brezis, Haim Analyse pour l'agrégation de mathématiques, 40 développements, Julien Bernis et Laurent Bernis Leçon 2019: Leçon 253 - Utilisation de la notion de convexité en analyse. Plan de Coquillages & Poincaré 2018: Leçon 253 - Utilisation de la notion de convexité en analyse. Inégalité de convexité généralisée. 2017: Leçon 253 - Utilisation de la notion de convexité en analyse. 2016: Leçon 253 - Utilisation de la notion de convexité en analyse. Retours d'oraux: 2020 Retour de Marvin (Analyse) Leçon choisie: 253: Utilisation de la notion de convexité en analyse. Autre leçon: 235: Problèmes d'interversion de limites et d'intégrales.
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Développement choisi: (par le jury) Projection sur un convexe fermé Autre(s) développement(s) proposé(s): Pas de réponse fournie. Liste des références utilisées pour le plan: Résumé de l'échange avec le jury (questions/réponses/remarques): - Dessinez ce que représente la caractérisation du projeté avec le produit scalaire dans le plan. - Vous dites que Ker(f) est fermé car f est une forme linéaire continue. Que se passe-t-il si f n'est pas supposée continue? (il est dense dans H) - On travaille dans un espace vectoriel E quelconque, et on prends F de dimension finie. On prends F sev fermé. Le théorème s'applique-t-il toujours? Inégalité de convexity . A-t-on toujours E = F (+) F^orthogonal? (Le théorème ne s'applique pas puisque nous ne sommes pas dans un espace de Hilbert, mais le théorème reste vrai en prenant par exemple une base orthogonale de F et en caractérisant le projeté à l'aide du produit scalaire). - On admet l'inégalité, pour a et b réels, (|a|^4 + |b|^4)/2 - |(a+b)/2|^4 |>= |a-b|^4 / 16 (se démontre à la main avec le binôme).
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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 \(a\). Terminale – Convexité : Les inégalités : simple. 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.
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Soit $\mathcal{H}(n)$ la proposition: pour tout $(x_{1}, \dots, x_{n})\in I^{n}$, pour tout $(\lambda_{1}, \dots, \lambda_{n})\in[0, 1]^{n}$ tel que $\lambda_{1}+\dots+\lambda_{n}=1$, on a $f(\lambda_{1}x_{1}+\dots+\lambda_{n}x_{n})\leqslant\lambda_{1}f(x_{1})+\dots+\lambda_{n}f(x_{n})$. La proposition est trivialement vraie pour $n=1$ puisque $\lambda_{1}=1$. Inégalité de connexite.fr. La proposition est vraie pour $n=2$ par définition de la convexité. Soit $n\geqslant1$ tel que la proposition $\mathcal{H}(n)$ est vraie. Soit $(x_{1}, \dots, x_{n+1})\in I^{n+1}$ et soit $(\lambda_{1}, \dots, \lambda_{n+1})\in[0, 1]^{n+1}$ tel que $\lambda_{1}+\dots+\lambda_{n+1}=1$. Si $\lambda_{n+1}=1$ alors $\lambda_{1}=\dots=\lambda_{n}=0$ et l'inégalité est vérifiée. Si $\lambda_{n+1}\ne1$ alors $\lambda_{1}+\dots+\lambda_{n}=1-\lambda_{n+1}\ne0$ et on a: $$\begin{array}{rcl} f(\lambda_{1}x_{1}+\lambda_{n}x_{n}+\lambda_{n+1}x_{n+1}) & = & \ds f\left((1-\lambda_{n+1})\left[\frac{\lambda_{1}}{1-\lambda_{n+1}}x_{1}+\dots+\frac{\lambda_{n}}{1-\lambda_{n+1}}x_{n}\right]+\lambda_{n+1}x_{n+1}\right) \\ & \leqslant & \ds (1-\lambda_{n+1})f\left(\frac{\lambda_{1}}{1-\lambda_{n+1}}x_{1}+\dots+\frac{\lambda_{n}}{1-\lambda_{n+1}}x_{n}\right)+\lambda_{n+1}f(x_{n+1}) \end{array}$$d'après la proposition $\mathcal{H}(2)$ (ou la convexité).
Compléments sur les fonctions Définition d'une fonction convexe par une inégalité 50 min 5 points Intérêt du sujet • Il y a plusieurs façons d'aborder la notion de convexité. Ce sujet vous en propose une nouvelle qui lie des notions de géométrie et d'analyse, et qui est fondée sur l'étude d'une inégalité. Soit f une fonction convexe sur un intervalle I et soient a et b deux éléments de I. On considère les points A et B de la courbe représentative de f de coordonnées respectives A ( a; f ( a)) et B ( b; f ( b)). Soient A 0 ( a; 0) et B 0 ( b; 0) deux points de l'axe des abscisses. On se propose de montrer que f est convexe sur a; b si, pour tout t appartenant à 0; 1, on a f ( t a + ( 1 − t) b) ≤ t f ( a) + ( 1 − t) f ( b). Partie A: Caractérisation de la convexité ▶ 1. Soit M un point d'abscisse x 0 situé entre A 0 et B 0 tel que B 0 M → = t B 0 A 0 → avec t ∈ 0; 1. a) Déterminer l'abscisse de M en fonction de a, b et t. b) Déterminer l'équation réduite de la droite ( AB). c) En traduisant que f est une fonction convexe sur a; b à l'aide de la position de la courbe par rapport à ses cordes, montrer que f est convexe si, pour tout t ∈ 0; 1, f ( t a + ( 1 − t) b) ≤ t f ( a) + ( 1 − t) f ( b).