Théorème des fonctions implicites
Il est bon de se remémorer le cercle et les quatre points pour lesquels on sait quelle dérivée est nulle et quelle variable peut être exprimée en fonction de l'
3 Théorème dinversion et fonctions implicites
Exemple 3.0.4 Un espace vectoriel de dimension finie est un espace de Banach pour toute norme. 3.1 Difféomorphisme (ou changement de variables). Définition 3.1.
Leçon 02 – Cours : Fonctions à plusieurs variables
3. Fonctions implicites. 3.1. Fonctions implicites dans le cas de deux variables. Tout d'abord expliquons ce qu'est une fonction implicite.
Cours dAnalyse 3 Fonctions de plusieurs variables
3.6.3 Plan tangent à un graphe d'une fonction de 2 variables . Le théorème des fonctions implicites concerne la résolution d'équations non-linéaires de ...
Théorème des fonctions implicites
Exercice 4. Considérons F(xy) = yn +an?1(x)yn?1 ++a1(x)y+a0(x) un polynôme à coefficients variables. On sup- pose : 1. Les fonctions ...
Chapitre 5 : Fonctions à plusieurs variables
Extrema des fonctions `a plusieurs variables. §8. Théor`eme des fonctions implicites. §9. Introduction `a l'optimisation sous contrainte.
Fonctions de plusieurs variables
Exercice 5 ***. 1. Page 2. Soit n ? N. Montrer que l'équation y2n+1 +y?x = 0 définit implicitement une fonction ? sur R telle que : (?(x
Chapitre 12. - Fonctions de plusieurs variables
On procède comme pour une fonction d'une variable : 1.2 Calcul de dérivées partielles 3 Développement limité d'une fonction implicite.
Cours de mathématiques - Exo7
Rappelons que pour une fonction d'une variable la matrice jacobienne Jf (x) est la matrice 1 × 1 3. Théorème des fonctions implicites. 3.1. Motivation.
Chapitre IV : Fonctions scalaires à n variables scalaires
faire les manipulations courantes sur les fonctions de plusieurs variables : dérivée différentielle
[PDF] Théorème des fonctions implicites
Théorème des fonctions implicites Le but de ce chapitre est d'étudier les ensembles de Rn défini par une équation de la forme F(x1 xn)=0
[PDF] Chapitre II – Dérivabilité théor`eme des fonctions implicites et
Le cas de fonctions `a plusieurs variables pourra se ramener au cas d'une variable grâce au lemme suivant Tout d'abord on introduit une notation permettant de
[PDF] Cours dAnalyse 3 Fonctions de plusieurs variables
Le but de ce cours est de généraliser la notion de dérivée d'une fonction d'une variable réelle à valeurs réelles à partir de la théorie du calcul
[PDF] 3 Théorème dinversion et fonctions implicites
3 Théorème d'inversion et fonctions implicites Le sujet principal de ce chapitre est le comportement local d'une application
[PDF] Fonctions L2-301 2019-2020 Feuille 5
Feuille 5 : Fonctions de plusieurs variables réelles Réviser le chapitre 3 du polycopier L1 MATH 202 et la feuille de TD associée 1 Topologie Exercice 1
[PDF] M135 ANALYSE 3 : Fonctions de plusieurs variables et calcul des
Analyse 3 (Notes de cours)/ S3/FSTE S M Douiri 2 5 Difféomorphismes et Théorème des fonctions implicites 31 2 5 1 Difféomorphismes
[PDF] Fonctions-Implicitespdf - Institut Fourier
DIVISION A PLUSIEURS VARIABLES — Soit Bg la boule fermée de rayon £ dans R^ Soit M une variété différentiable C00 compacte 6 2 1 THÉORÈME
[PDF] Théorème des fonctions implicites - Exo7
Vérifier sans résolution explicite que y (x) = ?x/y [002542] Exercice 3 On considère le système d'équations: ( x2 +y2 ?
[PDF] Fonctions de plusieurs variables : calcul différentiel
3 Coordonnées curvilignes 4 Théorème des fonctions implicites 5 Démonstrations 6 Extrema liés D Introduction au calcul des variations
![Cours dAnalyse 3 Fonctions de plusieurs variables Cours dAnalyse 3 Fonctions de plusieurs variables](https://pdfprof.com/Listes/17/57701-17analyse3.pdf.pdf.jpg)
43, boulevard 11 novembre 1918Spécialité Mathématiques
69622 Villeurbanne cedex, FranceL. Pujo-Menjouet
pujo@math.univ-lyon1.frCours d"Analyse 3
Fonctions de plusieurs variablesFIGURE1 - Représentation de la fonctionf:R27!Rdéfinie par(x;y)7!z=sin(x2+3y2)0:1+r2+
(x2+ 5y2)exp(1r2)2 ;avecr=px2+y2, et projection des courbes de niveau sur les plans
z= 0etz= 9. 1Préambule
Le but de ce cours est degénéraliser la notion de dérivéed"une fonction d"une variable réelle
à valeurs réelles à partir de la théorie du calcul différentiel appliquée aux fonctions de plusieurs
variables. L"idée fondamentale de cette théorie est d"approcherune application "quelconque" (de
plusieurs variables réelles ici) par une applicationlinéaireauvoisinaged"un point. Le cadre général pour la mettre en oeuvre est celuides espaces vectoriels(ce qui donne un sens au mot"linéaire"comme nous le verrons dans les chapitres qui suivent), munis d"unenormesur l"espace de départ (pour avoir une notion devoisinage) et unenormesur l"espace d"arrivée (pour savoir"approcher").Nous verrons que de cette théorie découle plusieurs propriétés et théorèmes classiques importants
ainsi que plusieurs applications notamment pour l"optimisation (voir le dernier chapitre du cours).Toutefois, avant de s"attaquer au calcul différentiel proprement dit, il paraît nécessaire de bien
définir les notions de bases en topologie associées à cette théorie, à savoir : - les distances, boules ouvertes, fermées, - les ensembles ouverts, fermés, les normes, etc. Nous ne le ferons pas dans le contexte des espaces vectoriels de dimension infinie (hors pro- gramme), mais dans le cas particulier des espacesRn(et le plus souvent les espaces oùR2etR3) qui sont des espaces vectoriels particuliers de dimensionn(dimension finie). Rappelons qu"en dimension 2 (n= 2), on identifie un vecteurxde coordonnées(x1;x2)avec un point du plan de coordonnées(x1;x2)une fois fixée une origine. parx= (x1;:::;xn)2Rn. Rappelons enfin que l"ON NE PEUT PAS DIVISER PAR UN VECTEUR! Or, dansR, la définition de la dérivée fait intervenir le rapport(f(x)f(x0))=(xx0). Elle implique donc de pouvoir diviser par(xx0). Mais dansRnça n"a pas de sens car la divisionpar un vecteur n"est pas définie. Que faire alors si on ne peut pas définir la dérivée d"une fonction
DRn!Rn? C"est tout le but de ce cours : introduire une notion généralisée de la dérivée : la
DIFFERENTIABILITE.
2Table des matières
1 Notion de topologie dansRn5
1.1 Espaces métriques, distance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
51.2 Normes des espaces vectoriels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
91.3 Boules ouvertes, fermées et parties bornée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
111.4 Ouverts et fermés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
131.5 Position d"un point par rapport à une partie deE. . . . . . . . . . . . . . . . . .14
1.6 Suites numériques dans un espace vectoriel normé . . . . . . . . . . . . . . . . . .
181.7 Ensemble compact . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
211.8 Ensemble convexe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
221.9HORS PROGRAMME :Applications d"unee.v.n.vers une.v.n.. . . . . . . . .23
1.9.1 Généralités . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
231.9.2 Opérations sur les fontions continues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
241.9.3 Extension de la définition de la continuité . . . . . . . . . . . . . . . . . .
251.9.4 Cas des espaces de dimension finie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
251.9.5 Notion de continuité uniforme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
261.9.6 Applications linéaires continues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
272 Fonctions de plusieurs variables. Limite. Continuité. 29
2.1 Fonctions réelles de variable réelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
312.2 Notion de limite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
332.3 Fonctions continues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
352.4 Coordonnées polaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
372.5 Continuité sur un compact . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
382.6 Théorème des valeurs intermédiaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
393 Calcul différentiel 41
3.1 Dérivées partielles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
413.2 Opérateurs différentiels classiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
433.2.1 Gradient . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
433.2.2 Divergence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
443.2.3 Rotationnel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
443.3 Propriétés des dérivées partielles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
443.4 Notion de différentiabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
463.5 Opérations sur les fonctions différentiables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
503.6 Propriétés géométriques des fonctions de plusieurs variables . . . . . . . . . . . .
513
TABLE DES MATIÈRES TABLE DES MATIÈRES
3.6.1 Gradient et ligne de niveau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
513.6.2 Le gradient indique la ligne de plus grande pente . . . . . . . . . . . . . .
523.6.3 Plan tangent à un graphe d"une fonction de 2 variables . . . . . . . . . . .
534 Théorème des accroissements finis 55
4.1 Fonction d"une variable réelle à valeurs réelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
564.2 Fonction d"une valeur sur un espaceRpet à valeurs réelles . . . . . . . . . . . . .56
4.3 Fonction d"une variable réelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
574.4 Théorème général . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
584.5 Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
595 Difféomorphismes 61
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
615.2 Théorème d"inversion locale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
625.3 Théorème des fonctions implicites . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
636 Formules de Taylor 67
6.1 Applications deux fois différentiables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
686.2 Exemples de différentielles d"ordre 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
696.3 Matrice Hessienne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
706.4 Différentielle d"ordrek. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .70
6.5 Formule de Taylor avec reste intégral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
736.5.1 Fonction d"une variable réelle à valeur réelle . . . . . . . . . . . . . . . .
736.5.2 Fonction d"une variable réelle à valeurs dansRq. . . . . . . . . . . . . . .73
6.5.3 Fonction deRpà valeurs dansRq. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .75
6.6 Formule de Taylor-Lagrange . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
756.6.1 Fonction d"une variable réelle à valeur dansRq. . . . . . . . . . . . . . .75
6.6.2 Fonction deRpà valeur dansRq. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .76
6.7 Formule de Taylor-Young . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
767 Extrema79
7.1 Rappels d"algèbre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
797.2 Extrema libres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
827.2.1 Condictions nécessaires du premier ordre . . . . . . . . . . . . . . . . . .
827.2.2 Conditions du second ordre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
837.2.3 Critères avec les matrices Hessiennes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
857.2.4 Cas particulier oùf:R2!R. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .85
7.3 Extrema liés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
867.3.1 Contraintes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
867.3.2 Extrema liés avec une seule contrainte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
867.3.3 Extrema liés avec plusieurs contraintes . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
877.4 Convexité et minima . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
884
Chapitre 1
Notion de topologie dansRn(a)Leonhard Euler
(1707-1783) : en résolvant en 1736 le problème des sept ponts enjambant la rivière PregoliaPrusse, il a ouvert la
voie de la topologie.En effet, par la
généralisation de ce problème, Cauchy et L"Huillier entre autres commencèrentà développer la
théorie liée à cette discipline.(b) Maurice RenéFréchet (1878-1973) :
c"est à lui que l"on doit en 1906 les d"es- paces métriques et les premières notions de topologie en cherchantà formaliser en termes
abstraits les travaux de Volterra, Arzelà,Hadamard et Cantor.(c)Johann Bene-
dict Listing (1808-1882) : il est le pre-
mier à avoir em- ployé le mot "topo- logie" FIGURE1.1 - Quelques mathématiciens célèbres liés à la topologie.1.1 Espaces métriques, distance
Nous allons dans ce cours, nous intéresser aux fonctionsf:URp!Rq(p;q2N). Pour cela il faudra étudier tout d"abord la structure du domaineUcar le domaine est aussi important que la fonction comme nous le verrons. 51.1 Espaces métriques, distance Notion de topologie dansRnNous allons donc définir de nouvelles notions : distances, normes, ouverts, fermés, etc. dans les
domaines inclus dansRnqui nous seront utiles tout au long de ce semestre pour tous les nouveaux outils abordés.Toutefois, même si nous travaillerons principalement dansR2,R3ou de façon généraleRn, nous
pourrons de temps à autre donner des résultats plus généraux qui resteront valables dans des es-
paces autres que ceux-ci (ce sera le cas de ce premier chapitre). Mais ce ne seront pas n"importequels espaces. Les définitions et propositions ci-dessous font en effet intervenir des combinaisons
entre eux des éléments d"un même espace, des multiplications par des scalaires, etc. Par consé-
quent il est nécessaire que cet espace reste stable par combinaison linéaires de ses éléments, et les
plus appropriés ici seront les espaces vectoriels que nous rappelons ci-dessous.SoitEun ensemble. On dispose sur cet ensemble d"une opération (notée additivement)
et on dispose par ailleurs d"une applicationKE!Equi à tout couple(;x)associe x. On dit queEest un espace vectoriel lorsque1.Eest un groupe commutatif (pour l"addition)
2. pour tout v ecteurxdeE,1:x=x(1désignant le neutre de la multiplication deK). 3. pour tous ;2Ket pour tout vecteurxdeE,()x=(x) 4. pour tous ;2Ket pour tout vecteurxdeE,(+)x=x+x 5. pour tout 2Ket tous vecteursx;y2E,(x+y) =x+y.Définition 1.1(ESPACES VECTORIELS)Exemple .L"espace
R n=R:::R|{z} nfois =fx= (x1;:::;xn);tel quexi2R;pour touti2 f1;:::;ngg: R nest un espace vectoriel de dimensionn. C"est celui que nous utiliserons le plus souvent ici.Une fois donné l"espace vectoriel, il faut pouvoir évaluer ses éléments les uns par rapport aux
autres. D"où la notion de distance. 6Notion de topologie dansRn1.1 Espaces métriques, distanceSoitEun ensemble non vide (on utilisera le plus souventRnici). On dit qu"une applica-
tiond:EE!R+; (x;y)7!d(x;y); est une distance surEsi elle vérifie 1. (SEP ARATION)pour tout (x;y)2EE,fx=yg () fd(x;y) = 0g, 2. (SYMETRIE) pour tout (x;y)2EE,d(x;y) =d(y;x), 3. (INEGALITE TRIANGULAIRE) pour t out(x;y;z)2EEE,d(x;y)d(x;z) +d(z;y)Définition 1.2(DISTANCE)On appelle espace métrique tout couple(E;d)oùE6=;est un espace vectoriel etdest
une distance.Définition 1.3(ESPACE METRIQUE)Exemple .1.E=R, muni de la distanceddéfinie pour tout(x;y)2R2pard(x;y) =jxyjest un
espace métrique.2.E=Rn, muni de la DISTANCE DE MANHATTANd1définie pour tout(x;y)2RnRn
par d1(x;y) =nX
i=1jxiyij:3.E=Rn, muni de la DISTANCE EUCLIDIENNEd2définie pour tout(x;y)2RnRnpar
d2(x;y) = (nX
i=1jxiyij2)1=2:4.E=Rn, muni de la DISTANCE DE MINKOWSKIdpdéfinie pour tout(x;y)2RnRn
par d p(x;y) = (nX i=1jxiyijp)1=p:5.E=Rn, muni de la DISTANCE INFINIE ou distance TCHEBYCHEVd1définie pour tout
(x;y)2RnRnpar d1(x;y) = sup
i=1;:::;njxiyij: 71.1 Espaces métriques, distance Notion de topologie dansRnFIGURE1.2-Représentationdetroisdistances.1.PlandeManhattanqui,parsesruesquadrilléesa
donné son nom à la distance de Manhattan. 2. Cette distance est représentée en bleu, jaune et rouge
dans la figure 2. On peut noter que la distance euclidienne dans cette figure est représentée en vert
et correspond a la somme des diagonales des petits carrés (d"après le théorème de Pythagore). 3.
Enfin dans la figure 3, est représentée la distance infinie qui correspond au nombre minimum de
mouvements nécessaire au roi pour se déplacer de sa case (ici f6) à une autre case. Il est à noter que la distance de Manhattan est la distance de Minkowski pourp= 1, la distance EuclidienneestladistancedeMinkowskipourp= 2etladistancedeThcebychevestladistancede Minkowski quandp7! 1. Voir figure 1.2 pour une illustration des différentes distances abordées dans cet exemple. Pour rendre le cours plus simple, nous utiliserons plutôt la notion de norme dans tout le restede notre cours, et les espaces vectoriels normés plutôt que les espaces métriques. Il se trouve que
norme). Donc ce qui va suivre peut s"adapter parfaitement dans le cadre des espaces métriques, tout
en étant plus facilement compréhensible. 8 Notion de topologie dansRn1.2 Normes des espaces vectoriels1.2 Normes des espaces vectoriels SoitEun espace vectoriel surR(on utilisera en généralE=Rn). On appelle norme surEune application
E!R+; x7! kxk; et vérifie 1. (SEP ARATION)pour tout x2E,kxk= 0()x= 0, 2. (HOMOGENEITE POSITIVE) pour t out2R, pour toutx2Ekxk=jj:kxk, 3.(INEGALITE TRIANGULAIRE) pour t ousx;y2E,kx+yk kxk+kyk.Définition 1.4(NORME)Un espace vectoriel surRmuni de la norme est appelé espace vectoriel normé, que l"on
notera souvente:v:n:.Définition 1.5(ESPACE VECTORIEL NORME)On a la relation entre norme et distance dans le résultat suivant.
SoitEune:v:n:L"application
d:EE!R+; (x;y)7!d(x;y) :=kxyk;est une distance surE. On l"appelle DISTANCE INDUITE surEpar la NORME.Proposition 1.6(DISTANCE INDUITE PAR UNE NORME)Preuve :Faite en cours.
Cette distance possède les propriétés suivantes : 1. pour tout x2E,d(0;x) =kxk, 2. pour tout (x;y)2E2, pour tout2R,d(x;y) =jjd(x;y), 3.pour tout (x;y;z)2E3,d(x+z;y+z) =d(x;y).Propriété 1.7(PROPRIETES DES DISTANCES INDUITES PAR DES NORMES)Preuve :Pas faite en cours.
quotesdbs_dbs33.pdfusesText_39[PDF] dérivée nième d'une fonction
[PDF] démonstration (uv)'=u'v+uv'
[PDF] dérivée logarithmique exemple
[PDF] fonctions de plusieurs variables exo7
[PDF] dérivée partielle exercice corrigé
[PDF] dérivée partielle d'ordre 2
[PDF] dérivée partielle pour les nuls
[PDF] dérivée fonction composée tableau
[PDF] dérivée d'une fonction composée ? deux variables
[PDF] dérivée de fonction composée terminale s
[PDF] fonction polynome de degré 3 stmg
[PDF] fraction fonction dérivée
[PDF] tableau des dérivées u v
[PDF] tableau dérivée 1ere s