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a) Pour montrer que la fonction logarithme népérien est concave, on utilise le signe de la dérivée seconde. b) La première inégalité demandée se déduit du résultat obtenu dans la partie A en choisissant une valeur de t pertinente. Pour obtenir la seconde inégalité, il suffit d'utiliser les règles de calcul de la fonction ln. Partie A: Caractérisation de la convexité ▶ 1. a) Déterminer les composantes d'un vecteur L'égalité B 0 M → = t B 0 A 0 → avec t ∈ 0; 1 traduit le fait que le point M est situé entre A 0 et B 0, il est donc sur le segment A 0 B 0. Les composantes du vecteur B 0 M → sont x 0 − b 0, celles de B 0 A 0 → sont a − b 0. On a donc x 0 − b = t ( a − b) ou encore x 0 = b + t ( a − b) = t a + ( 1 − t) b. b) Déterminer l'équation réduite d'une droite Le coefficient directeur d'une droite (AB) est donné par y B − y A x B − x A, avec A ( x A; y A) et B ( x B; y B). L'équation réduite d'une droite est de la forme y = m x + p où m est le coefficient de la droite et p est l'ordonnée à l'origine.
Inégalité De Connexite.Fr
(2016: 253 - Utilisation de la notion de convexité en analyse. Même si localement (notamment lors de la phase de présentation orale) des rappels sur la convexité peuvent être énoncés, ceci n'est pas attendu dans le plan. On pensera bien sûr, sans que ce soit exhaustif, aux problèmes d'optimisation, 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. Plans/remarques:
2020: Leçon 253 - Utilisation de la notion de convexité en analyse. Plan de Owen
Auteur:
Références:
Analyse, Gourdon
Analyse numérique et optimisation: une introduction à la modélisation mathématique et à la simulation numérique, Allaire
Analyse fonctionelle, Brézis
Cours d'analyse, Pommelet
Analyse.
Inégalité De Convexity
$$
Théorème (inégalité des pentes): $f$ est convexe si et seulement si, pour tous
$a, b, c\in I$ avec $a
Inégalité De Convexité Ln
Démontrer une inégalité à l'aide de la convexité - Terminale - YouTube
Inégalité De Convexité Généralisée
Montrez que l'existence du projeté sur un convexe est toujours vrai dans L^4 malgré le fait que ce dernier ne soit pas un Hilbert. Pour cela, on prends un convexe fermé C de L^4, et, comme pour la projection sur un convexe fermé, on prends (f_n) une suite minimisante la distance de f à C. Supposons dans un premier temps f = 0. On montre, puisque L^4 est complet par Riesz-Fisher, que (f_n) est de Cauchy, ce qui est direct par l'inégalité admise précédemment (en remarquant que |(f_p + f_q)/2|^4 =< d^4). Donc (f_n) converge, et on a la conclusion. Dans le cas général, on fait pareil, mais avec la suite g_n = f_n - f. - On considère l'ensemble E des fonctions de L² positives presque partout. Que dire de cet ensemble? (il est convexe et fermé: convexe, c'est direct, fermé il faut introduire les ensembles induits par le "presque partout", et on utilise notamment le fait que si (f_n) converge dans L² vers f, on a une sous-suite qui converge presque partout). Le théorème de projection s'applique donc.
Ensembles convexes
Enoncé Soit $C_1$, $C_2$ deux parties convexes d'un espace vectoriel réel $E$ et soit $s\in [0, 1]$. On pose
$C=sC_1+(1-s)C_2=\{sx+(1-s)y;\ x\in C_1, \ y\in C_2\}$. Démontrer que $C$ est convexe. Enoncé Soit $C_1$ et $C_2$ deux ensembles convexes de $\mathbb R^n$ et $C_1+C_2=\{x+y;\ x\in C_1, \ y\in C_2\}$. Démontrer que $C_1+C_2$ est convexe. Enoncé Pour tout $E\subset\mathbb R^n$, on appelle enveloppe convexe de $E$ l'ensemble
$$K(E)=\bigcap_{A\in \mathcal E(E)}A$$
où $\mathcal E(E)$ désigne l'ensemble des convexes de $\mathbb R^n$ contenant $E$. Démontrer que $K(E)$ est convexe. Déterminer $K(E)$ lorsque $E$ est la courbe de la fonction $y=\tan x$ pour $x\in \left]-\frac{\pi}2, \frac{\pi}2\right[$. Inégalités de convexité
Enoncé
Soient $a, b\in\mathbb R$. Montrer que $\displaystyle e^{\frac{a+b}2}\leq\frac{e^a+e^b}{2}. $
Montrer que $f(x)=\ln(\ln (x))$ est concave sur $]1, +\infty[$. En déduire que $\forall a, b>1, \ \ln\left(\frac{a+b}{2}\right)\geq \sqrt{\ln a.