Fonctions Convexes/Définition Et Premières Propriétés — Wikiversité – Evoque Tableau De Bord

Bonjour, Je voudrais montrer que si f est convexe et continue sur $[a, b]$, alors: \begin{equation*} \ f(\dfrac{a+b}{2})\leq\dfrac{1}{b-a}\int_{a}^{b}f(x)dx\leq\dfrac {f(a)+f(b)}{2} \end{equation*}L'inégalité de droite est simple, il suffit d'intégrer: \ f(x)\leq\dfrac{f(b)-f(a)}{b-a}(x-a)+f(a) \end{equation*}Pour l'inégalité de gauche, c'est simple si on suppose que f est dérivable.. On intègre: \ f'(\dfrac{a+b}{2})(x-\dfrac{a+b}{2})+f(\dfrac{a+b}{2}) \leq\ f(x) \end{equation*}Comment faire lorsque f n'est pas dérivable? L'inégalité de départ porte-t-elle un nom? Connaissez-vous d'autres inégalités de convexité, mis-à-part celles de Jensen, Young, Hölder, Minkowsky, comparaison de la moyenne arithmétique et géométrique?

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$\\$ 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. Autres rapports + (2017: 253 - Utilisation de la notion de convexité en analyse. On pensera bien sûr, sans que ce soit exhaustif, aux problèmes d'optimisation (par exemple de la fonctionelle quadratique), 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.

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Leçon 253 (2020): Utilisation de la notion de convexité en analyse. Dernier rapport du Jury: (2019: 253 - Utilisation de la notion de convexité en analyse. ) Il s'agit d'une leçon de synthèse, très riche, qui mérite une préparation soigneuse. Même si localement (notamment lors de la phase de présentation orale) des rappels sur la convexité peuvent être énoncés, ceci n'est pas nécessairement attendu dans le plan. Il s'agit d'aborder différents champs des mathématiques où la convexité intervient. On pensera bien sûr, sans que ce soit exhaustif, aux problèmes d'optimisation (par exemple de la fonctionnelle quadratique), 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,... ). Les fonctions convexes élémentaires permettent aussi d'obtenir des inégalités célèbres. On retrouve aussi ce type d'argument pour justifier des inégalités de type Brunn-Minkowski ou Hadamard. Par ailleurs, l'inégalité de Jensen a aussi des applications en intégration et en probabilités.

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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.

φ: x ↦ x ⁢ ln ⁡ ( x) est convexe sur I = ℝ + * car φ ′ ⁢ ( x) = 1 + ln ⁡ ( x) croît avex x. L'inégalité précédente donne alors 0 ≤ ∫ 0 1 f ⁢ ( t) ⁢ ln ⁡ ( f ⁢ ( t)) ⁢ d t puisque ∫ 0 1 f ⁢ ( t) ⁢ d t = 1 annule φ. x ↦ x ⁢ ln ⁡ ( x) étant convexe et de tangente d'équation y = x - 1 en 1, on a x ⁢ ln ⁡ ( x) ≥ x - 1 ⁢ pour tout ⁢ x > 0 ⁢. Par suite, ∫ 0 1 f ⁢ ( t) ⁢ ln ⁡ ( f ⁢ ( t)) ⁢ d t - ∫ 0 1 f ⁢ ( t) ⁢ ln ⁡ ( g ⁢ ( t)) ⁢ d t = ∫ 0 1 f ⁢ ( t) g ⁢ ( t) ⁢ ln ⁡ ( f ⁢ ( t) g ⁢ ( t)) ⁢ g ⁢ ( t) ⁢ d t ≥ ∫ 0 1 ( f ⁢ ( t) g ⁢ ( t) - 1) ⁢ g ⁢ ( t) ⁢ d t = 0 ⁢. Exercice 12 4689 Soit f: [ 0; 1] → ℝ une fonction convexe dérivable. Montrer 1 1 Ce résultat permet d'estimer la qualité de l'approximation de la valeur d'une intégrale d'une fonction convexe par l'aire d'un trapèze. 0 ≤ f ⁢ ( 0) + f ⁢ ( 1) 2 - ∫ 0 1 f ⁢ ( t) ⁢ d t ≤ f ′ ⁢ ( 1) - f ′ ⁢ ( 0) 8 ⁢. Exercice 13 2942 X (MP) Correction Soit f: [ 0; 1] → ℝ continue, concave et vérifiant f ⁢ ( 0) = 1. Établir ∫ 0 1 x ⁢ f ⁢ ( x) ⁢ d x ≤ 2 3 ⁢ ( ∫ 0 1 f ⁢ ( x) ⁢ d x) 2 ⁢.

Le second point se déduit du premier en remplaçant par l'application. Supposons donc désormais décroissante (strictement). D'après la propriété 6, f, étant convexe sur l'intervalle ouvert I, sera continue sur I. Comme, de plus, f est strictement décroissante sur I, on en déduit que f est bijective sur I. Par conséquent f -1 existe. Soit a, b ∈ f(I), posons c = f -1 (a) et d = f -1 (b). Comme f est convexe, on a: f étant décroissante, f –1 sera aussi décroissante et par conséquent, on en déduit: c'est-à-dire: Ce qui montre que f -1 est convexe. Propriété 8 Soit une fonction convexe. Pour toute fonction, si est convexe et croissante alors la composée est convexe; si est concave et décroissante alors est concave. Le second point se ramène au premier en remplaçant par. Supposons donc désormais convexe et croissante. Soient et. Par convexité de, donc, par croissance de, et en appliquant la convexité de au second membre, on obtient:. Propriété 9 Si une fonction est logarithmiquement convexe, c'est-à-dire si est convexe, alors est convexe.

May 04 2022 La DTM a identifié 102 personnes affectées dont 24 personnes déplacées par les pluies torrentielles dans la province de Cibitoke.

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dim 29 Mai 2022 ▪ 15h30 ▪ 4 min de lecture - par Mikaia ANDRIAMAHAZOARIMANANA Petter Schiff, un éminent détracteur de cryptomonnaies, estime qu'une éventuelle chute de l'ether n'est pas à écarter. Le bitcoin aussi ne manquera pas de s'effondrer, d'après le PDG d'Euro Pacific Capital. Peter Schiff, président du fonds d'investissement SchiffGold et un anti-crypto, a prédit une chute de l'ether (ETH) pouvant descendre à son bas niveau de mai 2021. Graphique à l'appui, il a souligné qu'une combinaison de deux modèles super baissiers serait à l'origine de cette baisse future. Evoque tableau de bord excel. Schiff a appuyé sa thèse par une comparaison du graphique de l'ether avec celui qu'il avait publié récemment pour le bitcoin. À l'époque, il a évoqué une « combinaison sinistre » pour le « King of Crypto ». En outre, il a évoqué des similarités, notamment lorsqu'il a mis l'accent sur le « Head and Shoulders top » (Tête et Épaules) qui s'est dégagé du premier graphique. Dans un tweet, Peter Schiff, a souligné que le graphique montre que l'ether serait sur le point de plonger au point d'atteindre la « ligne jaune inférieure ».

Autre découverte des journalistes, des faux diplômes auraient été utilisés en vue de recruter les infirmières libanaises en vue de favoriser leurs candidats. En 2021, sur 32 dossiers introduits en provenance du Liban, 11 étaient frauduleux, soit un tiers des dossiers entrants. Evoque tableau de bord eclairage. Plusieurs de ces agences feraient désormais l'objet d'enquêtes judiciaires, conclut l'article. Si vous avez trouvé une coquille ou une typo, veuillez nous en informer en sélectionnant le texte en question et en appuyant sur Ctrl + Entrée. Cette fonctionnalité est disponible uniquement sur un ordinateur.