Dérivées des fonctions de plusieurs variables (suite) 1 La
Dérivées des fonctions de plusieurs variables (suite). 1 La différentielle d'une fonction à valeurs réelles. Cas des fonctions d'une variable.
5. Dérivées de fonctions de plusieurs variables
Développement de Taylor pour les fonctions de plusieurs variables Fonction de deux variables : Dérivées secondes. ? Dérivées secondes :.
Fonctions de deux variables
une certaine mesure aux fonctions de plusieurs variables comme on va le voir. Pour une fonction de deux variables il y a deux dérivées
2.3 Dérivabilité en plusieurs variables
Exactement comme dans le cas des fonction d'une variable en plu- sieurs variables la composition de fonctions dérivables est dérivable. La dérivée composée se
Fonctions de plusieurs variables
On obtient ainsi une fonction de deux variables g?f. Pour calculer les dérivée partielles de g?f il suffit d'appliquer la formule de dérivation des fonctions
Intégrales de fonctions de plusieurs variables
Calculer la dérivée d'une fonction est toujours possible et relativement facile : il suffit d'appli- quer un certain nombre de r`egles de calcul bien connues;
Fonctions de plusieurs variables
Nov 1 2004 Théor`eme 1 Soit f une fonction de deux variables définie au voisinage de (0
Notes du cours MTH1101 – Calcul I Partie II: fonctions de plusieurs
2 Approximations des fonctions de plusieurs variables. Plan tangent et approximation linéaire. Dérivation des fonctions composées. Dérivée directionnelle et
Fonctions à deux variables
Jan 25 2012 Les dérivées partielles d'une fonction à deux variables sont les dérivées de ses application partielles. On note. ?f. ?x la dérivée de fx et.
Fonctions de 2 et 3 variables
Une fonction à 2 variables est un objet qui à tout couple de nombres 3.1 Dérivées partielles premières des fonctions à deux variables.
Leçon 02 – Cours : Fonctions à plusieurs variables
Nous admettrons que si une fonction est continue et possède des dérivées partielles continues alors elle est différentiable Nous ne fournirons pas de plus amples explications théoriques c'est la généralisation de la notion de différentielle à une variable Et nous écrirons : df = ?f ?x dx + ?f ?y dy = f ' x dx + f ' y dy
4 Les derivees et les fonctions de plusieurs variables
Fonction de une variable Soit fune fonction de une variable d´efinie deR dans R Lad´eriv´ee de fau point x?R est f?(x) = df dx (x) = lim h?0 f(x+ h) ?f(x) h (si cette limite existe) f?(x) est aussi appel´e letaux de variation (instantann´e)ou la pente de la tangenteau graphe en x
Dérivées des fonctions de plusieurs variables (suite) 1 La
d(G F)(x) = dG(F(x)) dF(x): Exercice DériverG Florsque F(x;y) = (x2 +y2;exy) G(u;v) = (xy;sinx;x2 y) 2 3 Surlarèglededérivationenchaîne Lerésultatthéorique Soient f : Rn!R et g : Rp!Rn deux fonctions di?érentiables Écrivons h= f g:D’après la règle de dérivation des fonctions composées nous avons (comme pour les fonctionsdeR dansR):
Fonctions de deux variables - unicefr
D´eriv´ees partielles Pour une fonction de deux variables il y a deux d´eriv´ees une ”par rapport `a x” et l’autre ”par rapport `a y” Les formules sont (`a gauche la premi`ere `a droite la seconde) : (ab) 7?(x 7?f(xb))0(a) (ab) 7?(x 7?f(ax))0(b) La premi`ere est not´ee f0 x ou parfois ?f ?x et la seconde est
Tableaux des dérivées
%20primitives
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Ainsi f admet une dérivée partielle par rapport à sa première variable en (0;0) et ¶ f ¶ x (0;0)=0 • Pour (x;y)6=( 0;0) ¶ f ¶x (x;y)=y (3x2 2y )(x2+y2) (x3 4y2x)(2x) (2 +y2)2 = y(x +4x2y2 y4) 2 2)2 Finalement f admet sur R2 une dérivée partielle par rapport à sa première variable dé?nie par 8(x;y)2R2 ¶ f ¶x (x;y)= 8
Quels sont les dérivées et les fonctions de plusieurs variables?
Les dérivées et les fonctions de plusieurs variables 11 2 2 2 2 2 2 xx xx yx yx xy xy yy yy f f f f x x x f f f f x y x y f f f f y x y x f f f f y y y Le théorème de Schwarz Le théorème de Schwarz (aussi connu sous les noms de théorème de Clairaut et de théorème de Young) affirme que
Comment définir une fonction de 2 variables?
ou en?n par f: x y ! f(x;y): Une fonction de 2 variables n’est pas toujours dé?nie sur IR2tout entier, mais seulement sur un sous ensemble appelé domaine de dé?nition. Ce domaine de dé?nition est une surface, sous ensemble du plan xOy.
Comment calculer la différence entre une fonction et une variable ?
Diff´erentielle pour une fonction `a une variable Soit y= f(x). On cherche `a approximer un accroissement ?yde y lorsque xsubit un accroissement de ?x Diff´erentielle de x : dx peut prendre n’importe quelle valeur, dont ?x Diff´erentielle dey : Variation de l’ordonn´ee de la tangente : dy(x) = df(x) = f?(x)dx (avec x = a sur la figure)
Comment calculer la courbe de niveau d’une fonction de deux variables?
Mais pour que cela fonctionne, il faut que notre fonction d’une seule variable devienne une courbe de niveau d’une fonction de deux variables. En fait, cette fonction est la courbe de niveau pour z= 0 de la fonction z x x y? ? ??2 12
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L2 MIEE 2012-2013V ARUniv ersitéde Rennes 1
Dérivées des fonctions de plusieurs variables (suite)1 La différentielle d"une fonction à valeurs réelles
Cas des fonctions d"une variable
(i)fest dérivable enX0silimh!0f(X0+h)f(X0)h existe.Sa valeur`est notéef0(X0).
(ii) On p eut,de manière équiv alente,écrire limh!0f(X0+h)f(X0)`hh = 0. On remarque queh!L(h) =`hest une application linéaire deRdansR, que l"on appelledifférentielledefenX0et que l"on notedf(X0). (iii) Si fest dérivable enX0, alors pourhpetit :f(X0+h)est "voisin" def(X0)+f0(X0)h. Donch!f(X0) +f0(X0)hest une application affine qui "approche très bien " f(X0+h).Définition
1.1. fest différentiable enxs"il existe une application linéaireL:Rn!R
telle que : f(x+h) =f(x) +L(h) +khk(h); aveclimh!0(h) = 0. L"applicationLestla différentielle defenxet se notedf(x) ouf0(x).Remarque
Cette définition signifie que l"application affinef(x)+df(x)hest tangente à l"application h7!f(x+h)en 0. Lorsque qu"on remplacef(x+h)parf(x) +df(x)het quehest petit, alors on fait une erreur négligeable par rapport àh.Cela revient à dire
lim khk!0f(x+h)f(x)L(h)khk= 0 La différentielle, lorsqu"elle existe, est unique.Proposition
1.2. Sifest différentiable enx, alors ses dérivées partielles existent et on
a : df(x)h=@ f@ x1(x)h1+:::+@ f@ x
n(x)hn =rfhRemarque
La matrice de l"application linéairedf(x)dans la base canonique est le gradientrf(x). 1L2 MIEE 2012-2013V ARUniv ersitéde Rennes 1
Proposition
1.3. Sifest différentiable enxalorsfest continue enx.
Remarque
L"existence des dérivées partielles defn"implique pas la différentiabilité.Mais :
Théorème
1.4. Sifadmet des dérivées partielles et si elles sont continues alorsfest
différentiable.On dit quefest de classeC1.
1.1 Règle de différentiation
Proposition
1.5. Sifetgsont différentiables on a :
(i)d(f+g)(x) =df(x) +dg(x) (ii)d(f)(x) =df(x) (iii)d(fg)(x) =f(x)dg(x) +g(x)df(x) (iv)dfg (x) =g(x)df(x)f(x)dg(x)g2(x)(à condition queg(x)6= 0)
1.2 Remarques
Sif:U!RoùUest un ouvert deRn, alors :
(i) Si festC1surUalorsfest différentiable surUet les dérivées@ f@ x iexistent surU.Les réciproques ne sont pas vraies!!
(ii) Si fest différentiable enx02Ualors l"application affineA(h) =f(x0) +df(x0)h a pour graphe l"espace tangent au graphe defenx0.1.3 Dérivées partielles successives
Les dérivées partielles
@f@x i(x1;:::;xn)sont des fonctions dex1;:::;xn, et il arrive souvent qu"elles sont eux-même dérivables.Définition
1.6. On écrit, lorsqu"elle existe,@2f@x
i@xj=@@x i @f@x j et on dit qu"il s"agit d"unedérivée partielle secondedef.Exemple
f:R2!R;(x;y)7!x3y4. Alors@2f@x@y (x;y) = 12x2y3=@2f@y@x (x;y). 2L2 MIEE 2012-2013V ARUniv ersitéde Rennes 1
Théorème
1.7. (Schwarz)
Si les déirvées partielles
@f@x i;@2f@x i@xjexistent et sont continues dans une boule autour de(a1:::an)alors : 2f@x i@xj(a) =@2f@x j@xi(a)2 La différentielle d"une fonction à valeurs vectorielles
Définition
2.1. FdeRndansRmestdifférentiableenx2Rns"il existe uneappli-
cation linéaireLdeRndansRmtelle que : lim khk!0F(x+h)F(x)Lhkhk= 0:Lest ladifférentielledeFenxet se note :dF(x).
Théorème
2.2. Fest différentiable enxsi et seulement si ses composants sont différen-
tiables et on a : dF(x)h= (rf1(x)h; ::: ;rfm(x)h):Définition
2.3. La matrice
2 6 4@f 1@x1(x)@f1@x
n(x) @f m@x1(x)@fm@x
n(x)3 7 5 est la matrice dedF(x)et est appeléematrice jacobiennedeFenxet se note :J(F)(x).Théorème
2.4. SiFa des composantes de classeC1alors elles sont différentiables etF
est également différentiable.Exercice
(i) T rouverla matrice jaco biennede Fen(1;1)de :F(x; y) = (x2+y2; exy). (ii) T rouverla différen tiellede F(x; y ; z) = (x; y ; z). (iii) T rouverla diff érentiellede F(r; ) = (rcos; rsin).2.1 Propriétés de la différentielle
Proposition
2.5. SiFdeRndansRmest linéaire, alorsdF(x) =F.
Proposition
2.6. SiFest différentiable enxalorsFest continue enx.
3L2 MIEE 2012-2013V ARUniv ersitéde Rennes 1
2.2 Différentielles des fonctions composées
SiFest une fonction deRndansRm, siGest une fonction deRmdansRq, alorsGF est une fonction deRndansRq.Théorème
2.7. SiFest différentiable enx, et siGest différentiable enF(x), alors
GFest différentiable enxet on a :
d(GF)(x) =dG(F(x))dF(x):Exercice
DériverGFlorsque
F(x; y) = (x2+y2; exy)
G(u; v) = (xy ;sinx; x2y)
2.3 Sur la règle de dérivation en chaîne
Le résultat théorique
Soientf:Rn!Retg:Rp!Rndeux fonctions différentiables. Écrivonsh=f g:D"après la règle de dérivation des fonctions composées nous avons (comme pour les fonctions deRdansR) : h0(x) = (fg)0(x) =f0(g(x)):g0(x):
La fonctionfgest une fonction deRpdansR. Sa dérivée est donc un vecteur ligne àp colonnes, la transposée de son gradient : h0(x) =
@h@x 1@h@x2:::@h@x
p La fonctiongest une fonction deRpdansRn. Sa dérivée est la matricenpcomposée des vecteurs transposés des gradients des coordonnées deg. Sig(x) = (g1(x);g2(x);:::;g2(x)) (on devrait écrire ce vecteur en colonne si on voulait se conformer en toute rigueur aux choix du cours) la dérivée degs"écrit : g0(x) =0
BBBB@@g
1@x 1@g 1@x2@g1@x
p@g2@x 1@g 2@x2@g2@x
p............quotesdbs_dbs2.pdfusesText_2[PDF] faire une étude de marché gratuite
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