Exercices Corrigés -Convexité | Jeux De Zombie En 3D Du
Nous allons voir plusieurs applications de l'inégalité de Jensen. Application 1: Comparaison entre moyenne géométrique et moyenne arithmétique [ modifier | modifier le wikicode] Propriété Soient, réels strictement positifs. On a:. Autrement dit la moyenne géométrique est toujours inférieure à la moyenne arithmétique. Démonstration La fonction est convexe car. En appliquant le corollaire, on obtient: Application 2: Comparaison entre moyenne arithmétique et moyenne quadratique [ modifier | modifier le wikicode] Considérons la fonction définie par: On a alors:. Par conséquent, est convexe. et en élevant les deux membres à la puissance 1/p, on obtient:. Remarque Si l'on pose dans la formule précédente, on obtient. Le second membre représente la moyenne quadratique des. Par conséquent, compte tenu de l'application 1, on peut dire que la moyenne arithmétique est toujours comprise entre la moyenne géométrique et la moyenne quadratique. C'est-à-dire que:. Application 3: démonstration de l'inégalité de Hölder [ modifier | modifier le wikicode] L'inégalité de Young ci-dessous — donc aussi de celle de Hölder, qui s'en déduit — n'est pas une application de celle de Jensen mais une application directe de l'inégalité de convexité (début du chapitre 1).
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Le théorème suivant est démontré dans ce paragraphe car il s'applique à des fonctions convexes qui ne sont pas forcément dérivables. Mais compte tenu de l'importance de ce théorème, nous le reprendrons dans un chapitre spécialement consacré à ses applications. Théorème (Inégalité de Jensen) Soit une fonction convexe. 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:. Nous raisonnerons par récurrence sur n. La propriété est triviale pour n = 1 et, plus généralement, lorsque l'un des λ k vaut 1 (les autres étant alors nuls). Supposons-la vraie pour n. Soit (λ 1, λ 2, … λ n +1) ∈ [0, 1[ n +1 tel que: et soit ( x 1, x 2, …, x n +1) ∈ I n +1. Posons λ = 1 – λ n +1 (strictement positif), puis. L'inégalité de convexité nous permet d'écrire:. Par hypothèse de récurrence, on a: Par conséquent: et la propriété est vraie pour n + 1. Propriété 10: minorante affine Soient une fonction convexe et un point intérieur à l'intervalle.
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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:. 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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\(g'\) est donc croissante sur \(I\). Or, \(g'(a)=0\). Soit \(x\in I\) tel que \(xa\) Par croissance de \(g'\) sur \(I\), on a alors \(g'(x) \geqslant g'(a)\) c'est-à-dire \(g'(x) \geqslant 0\). \(g\) est donc croissante sur \([a;+\infty[ \cap I\). Finalement, pour tout \(x\in I\), \(g(x)\geqslant 0\), ce qui signifie que le courbe de \(f\) est au-dessus de la tangente à cette courbe au point d'abscisse \(a\). Exemple: Pour tout entier naturel pair \(n\), la fonction \(x \mapsto x^n\) est convexe sur \(\mathbb{R}\). Exemple: La fonction \(f:x\mapsto x^3\) est concave sur \(]-\infty; 0]\) et convexe sur \([0;+\infty[\). En effet, \(f\) est deux fois dérivable sur \(\mathbb{R}\) et pour tout réel \(x\), \(f^{\prime\prime}(x)=6x\), qui est positif si et seulement si \(x\) l'est aussi.
On pose $a_0=a$, $a_1=(2a+b)/2$, $a_2=(a+2b)/3$ et $a_3=b$. On pose également $$\mu=\frac{f(a_2)-f(a_1)}{a_2-a_1}. $$ On suppose que $\mu\leq 0$. Justifier que $f$ atteint son minimum sur $[a, b]$ sur l'intervalle $[a_1, a_3]$. On suppose que $\mu>0$. Justifier que $f$ atteint son minimum sur $[a, b]$ sur l'intervalle $[a_0, a_2]$. Écrire une fonction sous Python permettant de donner un encadrement d'amplitude $\veps$ du minimum de la fonction convexe $x\mapsto e^x+x^2$, sachant que ce minimum se situe dans l'intervalle $[-1, 0]$. Soit $f$ une fonction convexe croissante et soit $g$ une fonction convexe. Démontrer que $f\circ g$ est convexe. Soit $f:\mathbb R\to]0, +\infty[$. Montrer que $\ln f$ est convexe si et seulement si, pour tout $\alpha>0$, $f^\alpha$ est convexe. Enoncé Soit $f:\mtr\to\mtr$ une fonction continue telle que: $$\forall(x, y)\in\mtr^2, \ f\left(\frac{x+y}{2}\right)\leq \frac{f(x)+f(y)}{2}. $$ Prouver que $f$ est convexe.
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