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Analyse Appliquée en Espaces Normés

14 décembre 2025

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Résumé structuré du cours MATH701 Analyse Appliquée (Michel Raibaut)

1. Vue d'ensemble

Ce cours traite des espaces vectoriels normés, de leur topologie, de la convergence, des applications continues et différentiables, y compris en dimension finie et infinie. Il couvre aussi les théorèmes fondamentaux comme celui du point fixe de Picard, la différentiation multiple, la formule de Taylor, et la méthode de Newton. L'objectif est de fournir les outils pour analyser la différentiabilité, l'optimisation et la résolution d'équations dans des espaces vectoriels de dimension finie ou infinie, avec applications en optimisation, équations différentielles, etc.

2. Concepts clés & éléments essentiels

  • Norme : application ||.|| : E → R+ vérifiant séparation, homogénéité, inégalité triangulaire.
  • Espaces normés : (E, ||.||), exemples sur Rn, Mn(R), ℓp(R), C([0,1]), C¹([0,1]).
  • Distance et topologie : définie par la norme, notions d'ouvert, fermé, borné, compact, dense.
  • Suites : convergence, suites de Cauchy, espace de Banach (complet).
  • Propriétés topologiques : unions/intersections d'ouverts/fermés, compactness, fermeture, bornitude.
  • Applications continues : caractérisation par l'image inverse des ouverts/fermés, invariance par équivalence de normes.
  • Applications linéaires : continuité équivaut à bornitude, norme subordonnée |||f|||, composition.
  • Applications multilinéaires : bilinéaires, p-linéaires, continuité, norme associée.
  • Dimension finie : toutes les normes sont équivalentes, espace de Banach, applications linéaires continues.
  • Théorème du point fixe de Picard : contraction dans un espace de Banach, existence et unicité du point fixe, convergence quadratique.
  • Calcul différentiel : différentiabilité, différentielle, dérivées directionnelles, applications de classe C¹, C², Taylor, Hessienne.
  • Formules de Taylor : développement à l’ordre p, approximation locale.
  • Critères d’extrema : points critiques, extrema locaux et liés, conditions nécessaires et suffisantes, formes quadratiques (Hessian).
  • Théorème de Schwarz : symétrie des dérivées partielles d’ordre supérieur.
  • Méthode de Newton : résolution d’équations, convergence locale quadratique.

3. Points à Haut Rendement

  • Norme : ||u|| vérifie séparation, homogénéité, triangle.
  • Espace de Banach : espace complet, suite de Cauchy converge.
  • Application continue : inverse image des ouverts fermée, invariance par normes équivalentes.
  • Application linéaire continue : |||f||| = sup ||f(x)||/||x||, continuité équivaut à bornitude.
  • Differentiabilité : existence d’une application linéaire La, limite de εa(x) → 0.
  • Formule de Taylor : f(a+h) = f(a) + df(a)(h) + (1/2)d²f(a)(h,h) + o(||h||²).
  • Critères d’extrema : si point critique, alors d f(a) = 0 ; si f est deux fois différentiable, extrema liés caractérisés par la positivité ou négativité de d²f(a).
  • Théorème du point fixe : application contractante dans un espace de Banach, convergence quadratique.
  • Méthode de Newton : itération x_{k+1} = x_k − (dxf(x_k))^{-1}f(x_k), convergence locale quadratique si jacobienne inversible.

4. Tableau de Synthèse

ConceptPoints ClésNotes
NormeSéparation, homogénéité, inégalité triangulaireNorme sur E, exemples Rn, Mn(R), ℓp, C([0,1])
Espace de BanachComplétude, suites de Cauchy(Rn,
Application continuePréimage des ouverts ferméeInvariance par normes équivalentes
Application linéaire
DifférentiabilitéLimite εa(x) → 0, La uniqueApplication linéaire continue La
Formule de TaylorDéveloppement à ordre p, o(
ExtremaCritère de dérivées nulles, HessienneForme bilinéaire symétrique, positive ou négative
Théorème du point fixeContraction, existence, unicitéConvergence quadratique
Méthode de Newtonx_{k+1} = x_k − (dxf(x_k))^{-1}f(x_k)Quadratique locale

5. Mini-Schéma (ASCII)

Espace Vectoriel
 ├─ Norme
 │   ├─ Séparation
 │   └─ Homogénéité
 ├─ Suites
 │   ├─ Convergence
 │   └─ Cauchy
 ├─ Applications
 │   ├─ Continuité
 │   └─ Linéaires
 ├─ Différentiabilité
 │   ├─ Limite εa(x) → 0
 │   ├─ Formule de Taylor
 │   └─ Hessienne
 └─ Optimisation
     ├─ Critères d’extrema
     └─ Théorème du point fixe

6. Bullets de Révision Rapide

  • Une norme vérifie séparation, homogénéité, triangle.
  • Espace de Banach : espace complet.
  • Application continue : inverse image des ouverts fermée.
  • Application linéaire continue : bornée, |||f|||.
  • Différentiabilité : limite εa(x) → 0, différentielle unique.
  • Formule de Taylor : développement à ordre p + o(||h||^p).
  • Critère d’extrema : dérivées nulles, Hessienne définie positive ou négative.
  • Théorème du point fixe : contraction, convergence quadratique.
  • Méthode de Newton : x_{k+1} = x_k − (dxf(x_k))^{-1}f(x_k).
  • Convergence quadratique si jacobienne inversible.
  • Dérivées partielles en dimension finie : ∂f/∂xj, relation avec la différentielle.
  • Symétrie des dérivées d’ordre supérieur (Schwarz).
  • Application de classe C^p : dérivées continues jusqu’à ordre p.
  • Hessienne : matrice des dérivées secondes, critère d’extrema.
  • Formule de Taylor en plusieurs variables.
  • Extrema liés : conditions de Lagrange, multiplicateurs.
  • Convergence locale Newton : dépend de la proximité initiale.

Ce résumé synthétise l’essentiel pour la révision et l’examen, en respectant l’ordre du cours et en étant précis.

Analyse Appliquée en Espaces Normés

Fiche de révision

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Fiche de Révision : Analyse Appliquée (MATH701) — Michel Raibaut

1. 📌 L'essentiel

  • Norme : fonction ||.|| : E → R+ vérifiant séparation, homogénéité, triangle.
  • Espace de Banach : espaceiel complet, suite de Cauchy converge.
  • Applications continues : inverse image des ouverts fermée, invariance par normes équivalentes.
  • Applications linéaires continues : |||f||| = ||f(x)||/||x||, bornitude équivaut à continuité.
  • Différentiabilité : existence d’une différentielle La, limite de εa(x) → 0.
  • Formule de Taylor : développement local à l’ordre p + o(||h||^p).
  • Critères d’extrema : dérivées nulles, Hessienne positive ou négative pour extrema liés.
  • Théorème du point fixe : contraction dans un espace de Banach, convergence quadratique.
  • Méthode de Newton : x_{k+1} = x_k − (dxf(x_k))^{-1}f(x_k), convergence locale quadratique.
  • Dérivées partielles : ∂f/∂xj en dimension finie, lien avec la différentielle.
  • Symétrie Schwarz : ∂²f/∂xj∂xk = ∂²f/∂xk∂xj.
  • Hessienne : matrice des dérivées secondes, critère d’extrema.

2. 🧩 Structures & Composants clés

  • Norme : mesure de la taille d’un vecteur, vérifie séparation, homogénéité, triangle.
  • Espace de Banach : espace vectoriel complet pour la norme donnée.
  • Applications continues : préserve la topologie, caractérisée par l’image inverse des ouverts.
  • Applications linéaires : représentées par une matrice ou une forme bilinéaire, bornitude équivaut à continuité.
  • Différentiabilité : limite de l’approximation linéaire, différentielles en chaque point.
  • Formule de Taylor : approximation locale, dérivées partielles et Hessienne.
  • Extrema locaux : points où la dérivée est nulle, Hessienne définie positive ou négative.
  • Théorème du point fixe : pour une contraction, existence et unicité d’un point fixe.
  • Méthode de Newton : itération pour résoudre f(x)=0, convergence quadratique.
  • Dérivées partielles : en dimension finie, ∂f/∂xj, lien avec la différentielle.
  • Symétrie Schwarz : ∂²f/∂xj∂xk = ∂²f/∂xk∂xj.
  • Hessienne : matrice symétrique des dérivées secondes, rôle dans la classification des extrema.

3. 🔬 Fonctions, Mécanismes & Relations

  • Norme → mesure la taille, vérifie propriétés fondamentales.
  • Espace de Banach → complétude, permet convergence de suites de Cauchy.
  • Application continue → inverse image des ouverts fermée, invariance par normes équivalentes.
  • Application linéaire continue → bornitude, norme subordonnée |||f|||, stabilité.
  • Différentiabilité → limite de εa(x) → 0, différentiel unique La.
  • Formule de Taylor → approximation locale, dérivées successives.
  • Extrema → dérivées nulles + Hessienne positive/negative.
  • Théorème du point fixe → contraction → point fixe unique, convergence rapide.
  • Newton → itération basée sur la jacobienne inverse, convergence quadratique.
  • Dérivées partielles → composantes de la différentielle, lien avec la matrice Jacobienne.
  • Schwarz → symétrie des dérivées d’ordre supérieur.
  • Hessienne → matrice des dérivées secondes, critère d’extrema.

4. Tableau comparatif : Normes et Espaces

ÉlémentCaractéristiques clésNotes / Différences
NormeVérifie séparation, homogénéité, triangleExemples :
Espace de BanachComplétude, suites de Cauchy convergentRn avec norme euclidienne, C([0,1]) avec
Application continuePréserve la topologie, inverse image des ouvertsInvariance par normes équivalentes
Application linéaireReprésentée par matrice, bornitude = continuité

5. 🗂️ Diagramme hiérarchique ASCII

Espace Vectoriel
 ├─ Norme
 │    ├─ Séparation
 │    ├─ Homogénéité
 │    └─ Triangle
 ├─ Suites
 │    ├─ Convergence
 │    └─ Cauchy
 ├─ Applications
 │    ├─ Continuité
 │    └─ Linéaires
 ├─ Différentiabilité
 │    ├─ Limite εa(x) → 0
 │    ├─ Formule de Taylor
 │    └─ Hessienne
 └─ Optimisation
      ├─ Extrema
      └─ Théorème du point fixe

6. ⚠️ Pièges & Confusions fréquentes

  • Confondre norme et métrique : la norme est une fonction, la métrique est la distance.
  • Oublier que toutes les normes en dimension finie sont équivalentes.
  • Confondre application linéaire continue et bornée : équivalence en normé.
  • Négliger la symétrie des dérivées secondes (Schwarz).
  • Confondre extrema local et global, ou extrema liés par conditions de Lagrange.
  • Ignorer la nécessité de jacobienne inversible pour Newton.
  • Confondre Hessienne positive définie et semi-définie.
  • Oublier que la convergence de Newton dépend de la proximité initiale.

7. ✅ Checklist Examen Final

  • Maîtriser la définition d’une norme et d’un espace de Banach.
  • Savoir caractériser une application continue (inverse image).
  • Connaître la formule de Taylor et ses applications.
  • Savoir déterminer un extremum via la dérivée et la Hessienne.
  • Comprendre le théorème du point fixe de Picard.
  • Maîtriser la méthode de Newton et ses conditions de convergence.
  • Être capable d’écrire et d’interpréter la matrice Hessienne.
  • Connaître la symétrie Schwarz pour les dérivées d’ordre supérieur.
  • Savoir distinguer une application linéaire continue d’une application bornée.
  • Être capable de faire une approximation locale d’une fonction à l’aide de Taylor.
  • Connaître les critères d’extrema liés à la positivité ou négativité de la Hessienne.
  • Comprendre la hiérarchie entre norme, topologie, convergence.
  • Savoir appliquer le théorème du point fixe dans un contexte de contraction.
  • Maîtriser la relation entre dérivées partielles et la différentielle en dimension finie.
  • Savoir identifier une Hessienne positive ou négative pour classifier un extremum.

Ce résumé synthétique couvre l’essentiel pour l’examen, en insistant sur les points clés, structures, mécanismes et pièges fréquents.

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Linéarité, symétrie, bornitude, convexité
Homogénéité, séparation, inégalité triangulaire, positivité

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Thèmes commencés

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Thèmes maîtrisés

24

Questions répondues

Détail par thème

1

Introduction au système

85%
2

Les différents types

72%
3

Structure axiale

45%
4

Structure appendiculaire

0%

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