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Mathématiques pour l"Ingénieur
Thomas Cluzeau
École Nationale Supérieure d"Ingénieurs de Limoges16 rue d"atlantis, Parc ester technopole
87068 Limoges CEDEX
cluzeau@ensil.unilim.fr http://www.ensil.unilim.fr/~cluzeau 2Table des matières
1 Introduction aux distributions
51.1 Fonctionnelle
81.2 L"espace de fonctions testsD. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .8
1.2.1 Définition
81.2.2 Exemples
91.2.3 Topologie deD. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11
1.3 L"espaceD0des distributions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3.1 Définition
111.3.2 Exemples, distributions régulières et singulières
1 21.3.3 Support d"une distribution
131.4 Opérations sur les distributions
1 31.4.1 Translation
141.4.2 Transposition
141.4.3 Dilatation (homothétie ou changement d"unité)
141.4.4 Multiplication des distributions
151.4.5 Dérivation des distributions
151.4.6 Dérivation d"une fonction discontinue
161.4.7 Convergence (faible) dans l"espaceD0des distributions. . . . . . . . 17
1.4.8 Sous-espaces deD0. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .17
1.5 Distributions à plusieurs dimensions
182 La Convolution
192.1 Produit tensoriel
212.1.1 De deux fonctions
212.1.2 De deux distributions
222.2 Produit de convolution
222.2.1 Convolution de deux fonctions
222.2.2 Notion de mesure floue
232.2.3 Convolution de deux distributions
232.2.4 Propriétés du produit de convolution de deux distributions
252.3 Algèbre de convolution et résolution d"équations différentielles
262.3.1 Définition
262.3.2 Calcul algébrique
263
2.3.3 Résolution d"une équation différentielle avec conditions initiales. . . 28
2.4 Interprétation physique de la convolution
292.4.1 Systèmes décrits par un opérateur de convolution
292.4.2 Système causal
302.4.3 Réponse à une excitation exponentielle
303 La Transformation de Fourier
333.1 Transformée de Fourier des fonctions
333.1.1 Définition et existence
333.1.2 Inversion
343.1.3 Transformée de Fourier en sinus et cosinus
343.1.4 Propriétés
353.1.5 Dérivation
363.1.6 Transformée de Fourier et convolution
373.1.7 Formule de Parseval-Plancherel
383.2 Transformée de Fourier des distributions
393.2.1 Définition
393.2.2 EspaceSet transformée de Fourier. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.2.3 Transformée de Fourier des distributions tempérées
403.2.4 Propriétés
413.2.5 Transformée de Fourier de la distribution peigne de Dirac
423.3 Séries de Fourier et Échantillonnage
4 23.3.1 Transformée de Fourier des fonctions périodiques
423.3.2 Échantillonnage
444 La Transformation de Laplace
474.1 Transformée de Laplace des fonctions
474.1.1 Définition et existence
474.1.2 Lien entre transformées de Laplace et de Fourier et formule d"inversion
484.1.3 Propriétés et transformées classiques
494.2 Transformée de Laplace des distributions
504.2.1 Exemples
504.2.2 Lien entre transformée de Laplace et de Fourier
514.3 Applications en physique
514.3.1 Calcul des fonctions de transfert en électronique
514.3.2 Résolution d"équations différentielles en mécanique
524.4 Résolution d"équations de convolution
5 3A Décomposition en éléments simples
55A.1 Décomposition en partie entière et partie polaire 55
A.2 Décomposition de la partie polaire en éléments simples 56
A.2.1 Décomposition en éléments simples surC. . . . . . . . . . . . . . . .56 A.2.2 Décomposition en éléments simples surR. . . . . . . . . . . . . . . .59 4
Chapitre 1
Introduction aux distributions
Introduction
Les distributions sont utilisées depuis longtemps par les physiciens (distributions de Dirac, ...) mais une théorie mathématique rigoureuse n"est apparue que récemment dans les tra- vaux de Sobolev (1936) et surtout L. Schwartz (1950) (en parallèle : Gelfand (1964)). C"estla théorie la plus adaptée à l"étude de nombreux systèmes physiques et notamment à celle
des systèmes linéaires continus. Avec la notion de distribution, la convolution (voir Chapitre2) et la transformée de Fourier (voir Chapitre 3) deviennent des outils mathématiques d"une
grande puissance. Intuitivement, les distributions sont des outils mathématiques utilisés pour représenter des phénomènes physiques que les fonctions classiques s"avèrent incapables de transcrire. Premier exemple introductif: Choc élastique entre deux objets Considérons une partie de squash. On suppose que la balle arrive sur un mur (perpendi-culairement à la surface pour simplifier) à la vitessev0et rebondit. La balle s"écrase quelque
peu ce qui fait que le choc dure un tempstnon nul, puis elle repart avec une vitessev0. Le graphe de la vitesse en fonction du temps est donc le suivant :5 La loi de la mécanique Newtonienne stipule que, tout au long du mouvement, la force Fexercée sur la balle est telle queF=m_v; elle est donc proportionnelle à la dérivée dela fonction représentée ci-dessus. Maintenant, si l"on veut modéliser un choc dur (partie de
pétanque), le graphe de la vitesse devient alors :La force exercée devrait toujours être proportionnelle à la dérivée de cette fonction donc
Fdevrait être nulle pour toutt6= 0et vérifier 1m Z +1 1F(t)dt=v(+1)v(1) =2v0;
ce qui est absurde car l"intégrale d"une fonction presque partout nulle est nulle. Par consé-quent, ni cette intégrale, ni la dérivée précédente ne peuvent être traitées au sens des fonc-
tions; on a besoin d"objets plus généraux,i.e., les distributions. Deuxième exemple introductif: Distributions de charges en électrostatique Trois notions de charges apparaissent en électrostatique : les charges ponctuellesqi, les densités de charges superficielles(ou charge par unité de surface) sur les conduc- teurs, les densités de charges volumiques(par unité de volume). On peut remarquer qu"une distribution ponctuelle de charge peut s"obtenir comme limite d"une distribution volumique en faisant tendre, à charge constante, le volume vers zéro. Pour simplifier, prenons un exemple à une dimension. Soit(x)la fonction "porte" définie par : (x) =1 pourjxj 1=2;0 pourjxj>1=2:
Considérons, sur une droite, une suite de densités de chargesk(x) =k(kx)donnée par la figure suivante : 6 L"intégrale, qui représente la charge totale en électrostatique, est indépendante dek: Z k(x)dx= 1:Lorsquektend vers l"infini, la charge totale, qui reste égale à1, est entièrement concentrée
à l"origine. On a obtenu une charge unité ponctuelle à l"origine. On a donc envie de représenter
cette charge par une fonction(x)qui vaudrait : (x) =0 pourx6= 0; +1pourx= 0; et telle que R(x)dx= 1ce qui est absurde car l"intégrale d"une fonction presque partout nulle est nulle. Les fonctions ne permettent pas de représenter ce phénomène : on a besoin d"objets plus généraux,i.e., les distributions.Autres exemples:
En mécanique, dans le cadre de l"application du Principe Fondamental de la Dyna- mique, comment écrire l"équation du mouvement d"un solide lorsque le système est soumis à une force intense appliquée pendant un intervalle de temps très court à partir de l"instantt=t0? En électricité, comment va se comporter un circuit dont l"entrée varie brusquement; par exemple par fermeture d"un interrupteur sur une source de tension continue? 7 En hydraulique, comment va se comporter un système dont on ouvre brusquement une vanne à l"instantt=t0?1.1 Fonctionnelle
Définition 1.1.1.On dit que l"on aune fonctionnellesur un ensemble de fonctions appelées fonctions tests, si à chacune de ces fonctions on peut associer un nombre complexe. Autre- ment dit une fonctionnelleTsur un espace de fonctionsFest une application deFdansC. Le nombre associé parTà'2 Fest noté< T;' >. Une grande variété de fonctions tests peuvent être utilisées et plus les conditions derégularité imposées aux fonctions tests sont sévères, plus les fonctionnelles définies sont
générales. Les distributions seront définis comme fonctionnelles sur un certain espace, noté
D, que nous allons présenter maintenant.
1.2 L"espace de fonctions testsD
Dans ce chapitre, nous nous restreindrons au cas à une dimension, c"est-à-dire que les fonc- tions considérées seront des fonctions à une seule variable réelle.1.2.1 Définition
Définition 1.2.1.Soitfune fonction à valeurs complexes définie surR. Lesupport def, notéSupp(f), est l"adhérence desx2Rtels quef(x)6= 0.Supp(f) =fx2R;f(x)6= 0g:
Rappel: l"adhérence d"un ensemble est le plus petit fermé contenant cet ensemble. Dans le cas des fonctions d"une seule variable, l"adhérence est un intervalle compact du type[a;b]. Le support defest donc un ensemble fermé en dehors duquelfest nulle et en outre c"est le plus petit ensemble possédant cette propriété. Définition 1.2.2.On définit l"ensembleDcomme l"espace des fonctions à valeurs complexes définies surR, indéfiniment dérivables et à support borné. Remarque: C"est un espace vectoriel de dimension infinie.Le support étant fermé par définition, on peut remplacer dans la définition précédente
support borné par support compact. En effet, pour qu"un sous-ensemble deRsoit compact, il faut et il suffit qu"il soit fermé et borné. 81.2.2 Exemples
Des exemples de fonctions appartenant àDne viennent pas immédiatement à l"esprit; les fonctions analytiques ne peuvent pas convenir. Exemple fondamental: Soitala fonction définie par : a(x) =0 pourjxj 1=a; exp(11a2x2) pourjxj<1=a;
aveca >0. Elle est indéfiniment dérivable, son support est[1=a;1=a]et il est facile devérifier que toutes ses dérivées son nulles enx= 1=aetx=1=a. Voici le graphe de2:Plus généralement, toute fonctionabdéfinie par
ab(x) =0 pourx =2]a;b[; exp( 12 [1xb1xa]) pourx2]a;b[; est une fonction deDde support[a;b]. Voici le graphe de13: 9 Une autre famille de fonctions deDest définie par k(x) =1(kx)R1(kx)dx:
Ces fonctions permettent d"en construire beaucoup d"autres grâce au théorème suivant : Théorème 1.2.1.Si'2 Det sifest une fonction sommable à support borné, alors (x) =Z f(t)'(xt)dt est une fonction deD.Considérons maintenant la suite de fonctions
k(x) =Z f(t) k(xt)dt: On démontre que sifest continue, alors cette suite converge uniformément versf. D"où le théorème admis : Théorème 1.2.2(Théorème d"approximation).Toute fonction continue à support borné peut être approchée uniformément par une suite('n)n>0de fonctions deD.8 >0;9N2N;tel que;8nN;8x;jf(x)'n(x)j:
101.2.3 Topologie deD
Elle sera définie par un critère de convergence pour les suites. Définition 1.2.3.Une suite('n)n>0de fonctions deDconverge vers une fonction'lorsque ntend vers l"infini si : 1. Il existe un ensemble b ornéB(indépendant den) deRtel que pour toutn >0,Supp('n)B;
2. Pour tout entier k0, la suite des dérivées('(k)n)nconverge uniformément surRvers (k). On peut montrer que la limite'appartient alors àD.1.3 L"espaceD0des distributions
1.3.1 Définition
Définition 1.3.1.On appelledistributiontoute fonctionnelle linéaire continue sur l"espace vectorielD. SoitTune distribution. Par définition,Test une fonctionnelle surDdoncTassocie à toute fonction'2 Dun complexe noté< T;' >(ou parfoisT(')). La définition d"une distribution implique les deux points suivants : 1.L inéarité
< T;'1+'2>=< T;'1>+< T;'2>, < T;'1>= < T;'1>. 2.quotesdbs_dbs47.pdfusesText_47[PDF] mathématiques pour la physique dunod pdf
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