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Année 2015 - 2016 mathématiques et physique) à l'université Paul Sabatier (Toulouse 3). ... J. Royer - Université Toulouse 3 ...
L2 Parcours Spécial
Maths - Physique
Année 2015 - 2016Calcul Différentiel et IntégralJulien Royer
Table des matières
1 Fonctions de plusieurs variables. Normes.
11.1 Fonctions de plusieurs variables
21.1.1 Définition et exemples
21.1.2 Graphe
21.1.3 Lignes de niveaux
31.2 Normes
41.3 Ouverts et fermés.
61.4 Exercices
72 Limites et continuité pour une fonction de plusieurs variables
112.1 Limites de suites dansRn. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11
2.2 Limite d"une fonction de plusieurs variables
122.3 Continuité d"une fonction de plusieurs variables
152.4 Exercices
163 Dérivées partielles - Différentielle.
173.1 Dérivabilité pour une fonction deRdansRp.. . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.2 Dérivées partielles
183.3 Fonctions différentiables
193.4 Plan tangent
213.5 Vecteur gradient
213.6 Matrice jacobienne
223.7 Exercices
234 Fonctions de classeC1- Inégalité des accroissements finis.25
4.1 Fonctions de classeC1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .25
4.2 Inégalité des accroissements finis
264.3 Exercices
285 Dérivées d"ordres supérieurs. Application à l"étude d"extrema.
295.1 Dérivées partielles successives
295.2 Formule de Taylor-Young à l"ordre 2
315.3 Formules de Taylor à tout ordre
325.4 Application à l"étude des extremums locaux
335.5 Exercices
366 Composition de fonctions différentiables - Application aux EDP
396.1 Composition de fonctions différentiables
396.2 Équations aux dérivées partielles
416.3 Exercices
42iii
7 Théorème du point fixe - Théorème de l"inversion locale45
7.1 Théorème du point fixe
457.2 Théorème de l"inversion locale
467.3 Exercices
498 Théorème des fonctions implicites
519 Intégrales multiples
579.1 Intégrales à paramètres
589.1.1 Théorème de convergence dominée
589.1.2 Cas d"une intégrale sur un segment
589.1.3 Cas d"une intégrale généralisée
589.2 Construction de l"intégrale de Riemann surRn. . . . . . . . . . . . . . . . .60
9.3 Intégrale d"une fonction continue sur un domaine simple
619.3.1 Intégration sur un domaine deR2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .61
9.3.2 Intégration en dimensions supérieures
649.4 Exercices
649.4.1 Intégrales à paramètre
649.4.2 Intégrales multiples
6510 Changement de variables dans une intégrale multiple
6710.1 Énoncé du théorème et idées de démonstration
6710.2 Exemples importants de changements de variables
6910.2.1 Coordonnées polaires
7010.2.2 Coordonnées cylindriques
7110.2.3 Coordonnées sphériques
7110.3 Exercices
7211 Intégrales curvilignes
7311.1 Formes différentielles de degré 1 sur un ouvert deRn. . . . . . . . . . . . . .73
11.2 Intégrale d"une 1-forme le long d"une courbe paramétrée
7511.3 Intégrale d"une forme différentielle exacte
7711.4 Exercices
7912 Théorème de Poincaré - Formule de Green-Riemann
8112.1 Dérivée extérieure d"une 1-forme
8112.2 Théorème de Poincaré
8212.3 Formule de Green-Riemann
8412.4 Exercices
8613 Sous-variétés deRn89
13.1 Définitions et exemples
9013.1.1 Définition par une équation
9013.1.2 Définition par coordonnée rectifiante
9113.2 Plan tangent
9213.3 Champs de vecteurs
9313.4 Exercices
9314 Vers le théorème de Stokes
9514.1 Formesp-linéaires alternées. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
14.2 Formes différentielles
9714.3 Intégration d"une forme différentielle sur unep-courbe. . . . . . . . . . . . . 98
14.4 Sous-variétés orientées
9814.5 Sous-variétés à bords
10014.6 Dérivée extérieure
10114.7 Gradient, divergence et rotationnel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
14.8 Théorème de Stokes : idée de démonstration
10314.9 Cas particuliers importants pour le théorème de Stokes
10414.10Exercices
105Ce polycopié est le cours donné en deuxième année de licence (parcours spécial, spécialités
mathématiques et physique) à l"université Paul Sabatier (Toulouse 3). Ces notes de cours ô combien imparfaites ne prétendent à aucune originalité. Elles sont disponibles en ligne pour le confort des étudiants (et de l"enseignant), mais si par hasard elles peuvent servir à d"autres, c"est tant mieux! Le découpage en 12 chapitres plus ou moins équitables correspond aux 12 semaines qui composaient le module. Les chapitres 13 et 14 ont été au programme de ce cours avant d"être retirés, mais puisqu"ils existent, autant en profiter...Année 2015-2016 vL2 Parcours Spécial - S3 -Calcul différentiel et intégralvi J. Royer - Université Toulouse 3
Chapitre 1
Fonctions de plusieurs variables.
Normes.
Le but principal de ce cours est d"étudier les fonctions de plusieurs variables. En premièreannée vous avez vu les fonctions d"une seule variable, où un paramètre réel (qui physique-
ment peut représenter une température, une pression, une densité massique, volumique, etc.) dépend d"un autre paramètre, également réel (le temps, une abscisse, etc.).Ici s"intéressera donc à des fonctions de plusieurs paramètres réels. Par exemple, on peut
vouloir étudier la température, la pression ou la densité volumique en fonction de la position
dans l"espace (3 dimensions), de la position et de la vitesse (par exemple quelle est la densité de particules qui se trouvent à cet endroit et qui vont dans telle ou telle direction, ce qui fait 6 dimensions), on peut également s"intéresser à la dépendance par rapport au temps(une dimension supplémentaire). Enfin la quantité étudiée peut dépendre de la position de
Nobjets, auquel cas on doit travailler avec3Ndimensions. Bref, les exemples ne manquent pas... Notre exemple favori dans ce cours sera celui d"une altitude dépendant de deux para- mètres (latitude et longitude ou, de façon plus abstraite,xety). Il s"agit donc d"une fonction sur un domaine deR2et à valeurs dansR. L"intérêt est que le graphe de cette fonction correspond exactement à la montagne que l"on est en train d"escalader. Mathématiquement, on devra donc étudier des fonctions qui ne sont plus définies sur un intervalle (ou une partie quelconque) deR, mais sur un domaine deRnpour un certainn2N. L"espace d"arrivée pourra êtreRou bienRppour un certainp2N, si la quantité qui nous in- téresse est elle-même multi-dimensionnelle. On verra que le fait d"avoir plusieurs dimensionsà l"arrivée n"est pas très génant, alors que le fait d"avoir plusieurs dimensions au départ va
poser un certain nombre de difficultés nouvelles par rapport à ce que vous connaissez.Les principales propriétés des fonctions de plusieurs variables auxquelles on va s"intéresser
sont les questions de régularité (continuité, dérivabilité, ...) et leurs conséquences (compor-
tement local d"une fonction, étude des extrema, ...), d"intégration, et enfin le lien entre les
deux. 1L2 Parcours Spécial - S3 -Calcul différentiel et intégral1.1 Fonctions de plusieurs variables
1.1.1 Définition et exemples
On considère une partieDdeRn, ainsi qu"une fonctionfdeDdansRp. A tout point x= (x1;:::;xn)2 D on associe un pointf(x) =f(x1;:::;xn)deRp. On notera parfois f(x) =f1(x1;:::;xn);:::;fp(x1;:::;xn); oùf1;:::;fpsont des fonctions deRndansR. Exercice1.1.Représenter le domaine de définition maximal de la fonction (x;y)7!x+yxy;xln(y) Exemples1.1.L"aire d"un rectangle dépend des longueursl1etl2de ses deux côtés selon l"expressionA(l1;l2) =l1l2.En thermodynamique on étudie généralement la dépendance de quantités telles que l"éner-
gie interne ou l"énergie cinétique en fonction des paramètres température, volume et pres-
sion. Ainsi la loi des gaz parfaits s"écritf(T;V;P) = 0oùfdésigne la fonction f: (T;V;P)7!PVnRT; nétant la quantité de matière etRla constante des gaz parfaits. L"ensemble des fonctions deDdansRpest unR-espace vectoriel de dimension infinie. Si est une fonction deDdansRalorsf:x7!(x)f(x)définit encore une fonction deD dansRp. Sigest une fonction d"une partieD0deRpcontenant l"image defà valeurs dans R m, alors la composéegf:x7!g(f(x))est une fonction deDdansRm.1.1.2 Graphe
On rappelle que le graphe d"une fonction deRdansRest une courbe deR2. C"est l"ensemble des points(x;f(x))pourxparcourantR. Pour une fonctionfdeR2dansR, ondéfinit de la même façon le graphe defcomme étant l"ensemble des points deR3de la formex;y;f(x;y)avec(x;y)2R2. Il s"agira d"une surface de l"espace. Plus généralement, on
peut définir le graphe d"une fonction denvariables à valeurs dansRp: Définition 1.2.Soitfune fonction deD Rnà valeurs dansRp. On appelle graphe def l"ensemble f(x;f(x));x2 Dg D RpRn+p: De façon générale, le graphe d"une fonction deRndansRpest un objet àndimensions dans l"espace à(n+p)dimensions (les points sont caractérisés parnparamètres, en termes savants on dira plus tard qu"il s"agit d"une sous-variété deRn+pde dimensionn). Concrètement, on dessine sur une page à 2 dimensions. Tant que l"on considère des fonc- tions deRdansR, tout va bien. Quandn= 2etp= 1, il faut dessiner en trois dimensions, ce qui est déjà moins parlant (voir tout de même la figure 1.1 ), et au-delà c"est essentiellement impossible. Dans tout le cours les dimensions seront quelconques, mais c"est souvent unebonne idée d"avoir en tête des exemples dans le cas oùn= 2etp= 1.2 J. Royer - Université Toulouse 3
Fonctions de plusieurs variables. Normes.
En fait, on sait déjà mesurer la distance entre deux points deRn. Par exemple pour deux pointsx= (x1;x2)ety= (y1;y2)dansR2, la longueur du segment[x;y]est donnée par d(x;y) =p(x1y1)2+ (x2y2)2: Cette quantité est appelée distance euclidienne entrexety. Mais ce n"est pas toujours la bonne façon de mesurer la distance entre deux points, comme le montrent les exemples sui- vants. Considérons un piéton dans une ville organisée par blocs (voir figure 1.4 ), chaque bloc faisant 500m de côté. Il devra parcourir 1500m aussi bien pour aller du pointAau pointB que pour aller du pointAau pointC, alors que les distances euclidiennes (à vol d"oiseau) entreAetBet entreAetCsont respectivement de 1500m etp10002+ 5002'1118m.
Marseille est plus proche de Paris que de Toulouse si on regarde le temps de parcours parFigure1.4 - Les villes américaines et les déplacements en normel1.
le train, alors que c"est quasiment deux fois plus loin en termes de kilomètres par la route.Ainsi il y a différentes façons de mesurer la distance entre deux points, et il n"y en a pas de
bonnes ou de mauvaises : chacune est plus ou moins bien adaptée à chaque contexte. Définition 1.4.SoitEunR-espace vectoriel. On appelle norme surEune application N:E!R+qui vérifie les propriétés suivantes : (i)8x2E; N(x) = 0()x= 0(séparation), (ii)8x2E;82R; N(x) =jjN(x)(homogénéité), (iii)8(x;y)2E2; N(x+y)6N(x) +N(y)(inégalité triangulaire). Étant donnée une normeNsurE, on appelle distance associée àNl"application dN:E2!R+;
(x;y)7!N(xy): On note que toutes les distances ne sont pas obtenues de cette façon, mais on ne s"attardera pas sur ces questions dans ce cours (voir tout de même les exercices 1 .17 et 1.18 , plus de détails seront donnés dans le cours d"approfondissements mathématiques). Exercice1.4.Vérifier que la valeur absolue définit bien une norme surR. Est-ce la seule?Pourx= (x1;:::;xn)2Rnon note
kxk1=nX j=1jxjj;kxk2=v uutn X j=1jxjj2etkxk1= max16j6njxjj: Proposition 1.5.Les applicationsx7! kxk1,x7! kxk2etx7! kxk1sont des normes sur R n.Année 2015-2016 5L2 Parcours Spécial - S3 -Calcul différentiel et intégralDémonstration.On montre l"inégalité triangulaire pour la normekk2. Les autres propriétés
sont laissées en exercice. On considère deux pointsx= (x1;:::;xn)ety= (y1;:::;yn)de R n. Six+y= 0alors le résultat est clair. Sinon on a d"après l"inégalité de Cauchy-Schwarz kx+yk2 2=nX j=1(xj+yj)2=nX j=1x j(xj+yj) +nX j=1y j(xj+yj) 6 v uutn X j=1x 2jv uutn X j=1(xj+yj)2+v uutn X j=1y 2jv uutn X j=1(xj+yj)26(kxk2+kyk2)kx+yk2:
On obtient l"inégalité triangulaire en divisant parkx+yk26= 0.Définition 1.6.SoitEunR-espace vectoriel. SoientN1,N2deux normes surE. On dit que
N1etN2sont équivalentes s"il existe une constanteC>0telle que pour toutx2Eon a
N1(x)6CN2(x)etN2(x)6CN1(x):
L"intérêt de savoir que deux normes sont équivalentes est que si deux points sont "proches»
pour l"une alors ils sont également " proches » pour l"autre. Cela simplifie grandement la dis-
cussion sur les limites. L"intérêt apparaitra plus clairement au chapitre suivant. La bonne nouvelle est qu"en dimension finie toutes les normes sont équivalentes. Comme on travaillera en dimension finie dans tout ce cours, cela signifie que lorsqu"on parlera de limites au chapitre suivant, on pourra le faire sans préciser la norme avec laquelle on travaille. Dans la suite, lorsqu"on parlera d"une norme surRn, on ne précisera de laquelle il s"agit que quandce sera nécessaire. Sinon cela signifiera que le résultat énoncé ne dépend pas du choix de la
norme.Attention tout de même à bien garder en tête cette subtilité, car tous les espaces ne sont
pas de dimension finie, loin de là... Proposition 1.7.SoitEunR-espace vectoriel de dimension finie. Alors toutes les normes surEsont équivalentes. La démonstration de ce résultat est admise pour ce cours. Elle sera donnée dans le cours d"approfondissements mathématiques.1.3 Ouverts et fermés.
On termine par quelques définitions de topologie. Ces notions sont définies car elles seront évoquées plus loin, mais pour une étude plus approfondies on renvoie à nouveau au cours d"approfondissements mathématiques.SoientEunR-espace vectoriel etkkune norme surE.
Définition 1.8.Pourx2Eetr >0on note
B(x;r) =fy2Ej kxyk< rg
la boule ouverte de centrexet de rayonr,B(x;r) =fy2Ej kxyk6rg la boule fermée de centrexet de rayonr, et enfinS(x;r) =fy2Ej kxyk=rg
la sphère de centrexet de rayonr.6 J. Royer - Université Toulouse 3Fonctions de plusieurs variables. Normes.
Définition 1.9.Soit
une partie deE. On dit que est ouvert si pour toutx2 il existe r >0tel queB(x;r) . On dit que est fermé si son complémentaireEn est ouvert.Exemple1.10.DansE=R, muni de la valeur absolue :
Un intervalle de la forme]a;b[aveca < best ouvert, un intervalle de la forme[a;b]aveca6best fermé, un intervalle de la forme[a;b[ou]a;b]aveca < bn"est ni ouvert ni fermé, Ret l"ensemble vide;sont à la fois ouverts et fermés. Exemple1.11.Une boule ouverte est un ensemble ouvert deE, une boule fermée ou une sphère sont des ensembles fermés deE. Démonstration.On montre la première assertion de l"exemple1.11 . Soitx2Eetr >0. On considèrey2B(x;r)et on note=r kyxk>0. Alors on aB(y;)B(x;r). En effet pour toutz2B(y;)on a par l"inégalité triangulaire kzxk6k(zy) + (yx)k6kzyk+kyxk< + (r) =r:Cela prouve queB(x;r)est une partie ouverte deE.Définition 1.12.Soienta2RnetVune partie deRn. On dit queVest un voisinage dea
s"il exister >0tel queB(a;r) V. Remarque1.13.Tout ouvert deRncontenantaest un voisinage dea, mais tous les voisinages deane sont pas des ouverts deRn. Par la suite on dira qu"une propriété est vraie au voisinage deas"il existe un voisinage de asur lequel elle est vraie. Par exemple l"assertion "f>0au voisinage dea» signifie qu"il exister >0tel que pour toutx2B(a;r)on af(x)>0. Définition 1.14.On dit d"une partieAdeRnqu"elle est bornée s"il existeR>0tel queAB(0;R).
Définition 1.15.On dit d"une partie deRnqu"elle est compacte si elle est fermée et bornée. Attention, cette définition est propre à la dimension finie. Il y a d"autres définitions équivalentes de la compacité qui elles sont encore valables en dimension infinie. Mais on nes"attardera pas sur la notion de compacité dans ce cours (là encore, ce sera fait dans le cours
d"approfondissements mathématiques). Exercice1.5.Parmi les intervalles de l"exemple1.10 , lesquels sont des parties compactes deR?1.4 Exercices
Exercice1.6.Déterminer et représenter le domaine de définition maximal des fonctions de deux variables suivantes : f1: (x;y)7!py+x2py
;f2: (x;y)7!ln(x+y) ;f3: (x;y)7!ln(y)pxy: Exercice1.7.Déterminer et représenter les lignes de niveaux des fonctions de deux variables suivantes : f1: (x;y)7!x+y; f2: (x;y)7! jxj+jyj; f3: (x;y)7!px
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