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Problème 1.

Partie I : Un exemple 

1/ \begin{cases}P_1+P_2=I_3\\4P_1+9P_2=A\end{cases}\Longleftrightarrow\begin{cases}5P_1=9I_3-A\\5P_2=A-4I_3\end{cases}\Longleftrightarrow\begin{cases}P_1=\dfrac15(9I_3-A)\\\ \\P_2=\dfrac15(A-4I_3)\end{cases}

P_1=\begin{pmatrix}1&0&0\\1&0&0\\1&-1&-1\end{pmatrix} et P_2=\begin{pmatrix}0&0&0\\-1&1&0\\-1&1&0\end{pmatrix}.

2/ a/ P_1^2=P_1, P_1P_2=0_3, P_2P_1=0_3 et P_2^2=P_2.

b/ Comme les matrices 4P_1 et 9P_2 commutent, la formule du binôme donne :

\forall k\in\mathbb{N},A^k=\sum\limits_{i=0}^k \dbinom ki4^iP_1^i9^{k-i}P_2^{k-i}=4^kP_1+\underbrace{\sum\limits_{i=1}^{k-1} \dbinom ki4^i9^{k-i}P_1^iP_2^{k-i}}_{=0}+9^kP_2

car en raison de 2(a) : \forall i\ge1,\forall j\ge1,P_1^i=P_1, P_1^iP_2^j=0, P_2^j=P_2.

3/ Avec B=2P_1+3P_2, B^2=4P_1^2+12P_1P_2+9P_2^2 puisque P_1 et P_2 commutent. Donc B^2=4P_1+9P_2=A.

B=\begin{pmatrix}2&0&0\\-1&3&0\\-1&1&2\end{pmatrix} vérifie B^2=A.

4/ Comme A est triangulaire, ses valeurs propres sont ses coefficients diagonaux : Sp(A)=\{4,9\}.

 

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Partie II : Étude des puissances de f

5/ Soit P=\sum\limits_{i=0}^m a_kX^k un polynôme quelconque de \rnx m.

P(f)=\sum\limits_{k=0}^m a_kf^k=\sum\limits_{k=0}^m a_k\left(\sum\limits_{i=1}^m \lambda_i^kp_i\right)=\sum\limits_{k=0}^m \sum\limits_{i=1}^m a_k\lambda_i^kp_i=\sum\limits_{i=1}^m \sum\limits_{k=0}^m a_k\lambda_i^kp_i

P(f)=\sum\limits_{i=1}^m \left(\sum\limits_{k=0}^m a_k\lambda_i^k\right)p_i=\sum\limits_{i=1}^mP(\lambda_i)p_i

6/ N(f)=\sum\limits_{i=1}^mN(\lambda_i)p_i=\sum\limits_{i=1}^m0p_i=\tilde0 puisque les \lambda_i sont les racines de N.

7/ a/ Soit (i,j)\in[\![1,m]\!]^2.

Si i\neq j, \lambda_j est une racine de M_i donc L_i(\lambda_j)=0 par définition de L_i.

Si i=j, L_i(\lambda_j)=L_i(\lambda_i)=\dfrac{M_i(\lambda_i)}{M_i(\lambda_i)}=1.

b/ Soit i\in[\![1,m]\!]. L_i(f)=\sum\limits_{j=1}^mL_i(\lambda_j)p_j=L_i(\lambda_i)p_i+\underbrace{\displaystyle\sum_{j\neq i}L_i(\lambda_j)p_j}_{=\tilde0}=p_i.

8/ a/ e=f^0=\sum\limits_{i=1}^m\lambda_i^0p_i=\sum\limits_{i=1}^mp_i.

b/ \bullet Soit u\in E.
u=e(u)=\sum\limits_{i=1}^mp_i(u) avec \forall i\in[\![1,m]\!],\quad p_i(u)\in Im(p_i).

Donc u\in\sum\limits_{i=1}^m Im(p_i), et ainsi E\subset\sum\limits_{i=1}^m Im(p_i).

\bullet Réciproquement, comme \forall i\in[\![1,m]\!],\quad Im(p_i)\subset E, on a \sum\limits_{i=1}^m Im(p_i)\subset E.

Par double inclusion, E=\sum\limits_{i=1}^m Im(p_i).

9/ a/ M_i(\lambda_i)(X-\lambda_i)L_i=(X-\lambda_i)M_i=(X-\lambda_i)\displaystyle\prod_{j\neq i}(X-\lambda_j)=N.

b/ Par 6. et 7.b et 9.a : \tilde0=N(f)=M_i(\lambda_i)(f-\lambda_ie)L_i(f)=M_i(\lambda_i)(f-\lambda_ie)p_i.

Soit v\in Im(p_i). Alors il existe u\in E tel que v=p_i(u).

(f-\lambda_i e)(v)=(f-\lambda_ie)p_i(u)=\dfrac1{M_i(\lambda_i)}\tilde0(u)=0, donc v\in Ker(f-\lambda_ie).

Ainsi Im(p_i)\subset Ker(f-\lambda_ie).

10/ Observons que, pour tout i de [\![1,m]\!], p_i\neq\tilde0 entraîne Im(p_i)\neq\{0\}.

Ainsi Ker(f-\lambda_ie)\neq\tilde0, donc \lambda_i est une valeur propre de f.

Ensuite E=\sum\limits_{i=1}^m Im(p_i)\subset\sum\limits_{i=1}^m Ker(f-\lambda_i e), et \sum\limits_{i=1}^m Ker(f-\lambda_i e)\subset E.

Ainsi, E=\sum\limits_{i=1}^m Ker(f-\lambda_i e). Comme par propriété du cours, les sous-espaces propres Ker(f-\lambda_ie) sont en somme directe, ils sont supplémentaires, f est diagonalisable et Sp(f)=\{\lambda_i/1\le i\le m\}.

Resta à justifier que \forall i\in[\![1,m]\!],\quad Im(p_i)= Ker(f-\lambda_i e).

On a par 9(b), \forall i\in[\![1,m]\!],\quad\dim( Im p_i)\le \dim Ker(f-\lambda_i e).

Par 8(b) et le début de 10, \sum\limits_{i=1}^m\dim( Im p_i)\ge \dim(E)=\sum\limits_{i=1}^m Ker(f-\lambda_ie).

Ceci n’est possible que si \forall i\in[\![1,m]\!],\quad \dim( Im(p_i))=\dim Ker(f-\lambda_ie) (en effet, si pour un seul des i, on avait
\dim( Im(p_i))<\dim Ker(f-\lambda_ie), on aurait \sum\limits_{i=1}^m\dim( Im(p_i))<\dim(E)… ce qui est impossible !)
Par conséquent, \forall i\in[\![1,m]\!],\quad Im(p_i)= Ker(f-\lambda_ie) : les Im(p_i) sont les sous-espaces propres de f.

11/ a/ On peut observer que p_i et p_j commutent car :

    \begin{eqnarray*} p_i\circ p_j &=& L_i(f)\circ L_j(f) \\ &=&(L_i\times L_j)(f)=(L_j\times L_i)(f) \\ &=& L_j(f)\circ L_i(f)=p_j\circ p_i .\end{eqnarray*}

Alors, pour tout u de E, p_i\circ p_j(u)=p_j\circ p_i(u) donc p_i\circ p_j(u)\in Im(p_i)\cap Im(p_j), or les sous-espaces propres sont en somme directe, donc Im(p_i)\cap Im(p_j)=\{0\}, donc p_i\circ p_j(u)=0.

b/ Pour tout i de [\![1,m]\!], p_i=p_i\circ e=p_i\circ\sum\limits_{j=1}^mp_j=\sum\limits_{j=1}^m p_i\circ p_j=p_i\circ p_i+\tilde0=p_i^2.

c/ Pour tout i de [\![1,m]\!], p_i\circ f=p_i\circ\sum\limits_{j=1}^m\lambda_jp_j=\sum\limits_{j=1}^m\lambda_jp_i\circ p_j=\lambda_i p_i^2+\tilde0=\lambda_i p_i.

12/ \bullet Raisonnons par récurrence, l’initialisation est assurée par les hypothèses sur f. Voyons l’hérédité.
Soit k\in\mathbb{N}. Supposons f^k=\sum\limits_{i=1}^m\lambda_i^kp_i.

Alors f^{k+1}=f^k\circ f=\left(\sum\limits_{i=1}^m\lambda_i^kp_i\right)\circ f=\sum\limits_{i=1}^m\lambda_i^k(p_i\circ f)=\sum\limits_{i=1}^m\lambda_i^k\lambda_ip_i=\sum\limits_{i=1}^m\lambda_i^{k+1}p_i.

Ceci achève la récurrence et : \forall k\in N, f^k=\sum\limits_{i=1}^m\lambda_i^kp_i.

\bullet Le même raisonnement qu’en 5. donne cette fois :

\forall P\in\mathbb{R}[X], P(f)=\sum\limits_{i=1}^mP(\lambda_i)p_i.

Partie III : Intervention d’un produit scalaire

13/ Soit x, y et z trois vecteurs de E et \mu un réel.

\varphi(\mu x+y,z)=\sum\limits_{i=1}^m\scalp{p_i(\mu x+y)}{p_j(z)}=\sum\limits_{i=1}^m\scalp{\mu p_i(x)+p_i(y)}{p_j(z)}

\varphi(\mu x+y,z)=\sum\limits_{i=1}^m(\mu\scalp{p_i(x)}{p_j(z)}+\scalp{p_i(y)}{p_j(z)})=\mu\varphi(x,z)+\varphi(y,z)

\varphi est linéaire à gauche.

\varphi est symétrique par symétrie du produit scalaire \scalp...

\varphi(x,x)=\sum\limits_{i=1}^m\scalp{p_i(x)}{p_i(x)}=\sum\limits_{i=1}^m\norm{p_i}^2\ge0.

Supposons \varphi(x,x)=0. Alors \sum\limits_{i=1}^m\norm{p_i(x)}^2=0, donc \forall i\in[\![1,m]\!],\norm{p_i(x)}^2=0, donc \forall i\in[\![1,m]\!],  p_i(x)=0.

Or par 8(a), x=e(x)=\sum\limits_{i=1}^mp_i(x), donc x=0.

Ainsi \varphi est une forme bilinéaire symétrique définie positive, c’est-à-dire un produit scalaire sur E.

14/ Soit x et y deux vecteurs de E.

\varphi(x,f(y))=\sum\limits_{i=1}^m\scalp{p_i(x)}{p_i(f(y))}=\sum\limits_{i=1}^m\scalp{p_i(x)}{\lambda_ip_i(y)}=\sum\limits_{i=1}^m\lambda_i\scalp{p_i(x)}{p_i(y)}

\varphi(f(x),y)=\sum\limits_{i=1}^m\scalp{p_i(f(x))}{p_i(y)}=\sum\limits_{i=1}^m\scalp{\lambda_ip_i(x)}{p_i(y)}=\sum\limits_{i=1}^m\lambda_i\scalp{p_i(x)}{p_i(y)}

Donc \varphi(x,f(y))=\varphi(f(x),y), ce qui prouve que f est un endomorphisme symétrique pour le produit scalaire \varphi.

Ceci démontre à nouveau que f est diagonalisable.

15/ On sait déjà, d’après 11(b), que p_i est un projecteur, sur Im(p_i). Il suffit que p_i soit symétrique pour \varphi pour que p_i soit le projecteur orthogonal sur Im(p_i), toujours pour le produit scalaire \varphi.

Soit (x,y)\in E^2.

\varphi(x,p_i(y))=\sum\limits_{i=1}^m\scalp{p_i(x)}{p_i^2(y)}=\sum\limits_{i=1}^m\scalp{p_i(x)}{p_i(y)}=\sum\limits_{i=1}^m\scalp{p_i^2(x)}{p_i(y)}=\varphi(p_i(x),y).

p_i est bien symétrique pour \varphi : p_i est le projecteur orthogonal sur Im(p_i)=E_{\lambda_i} pour le produit scalaire \varphi.

Problème 2 : 

Partie I : Étude d’une fonction définie par la somme d’une série

1/ Soit x\in\mathbb{R}^{-*}.

\limit n+\dfrac1{n^x}=\underset{n\to +\infty}{\longrightarrow}\exp(-x\ln(n))=+\infty, donc le terme général \dfrac{(-1)^{n+1}}{n^x} diverge.

De même, si x=0, le terme général (-1)^{n+1} diverge.

Puisqu’une condition nécessaire de convergence de la série est la convergence du terme général (vers 0), si x\in\mathbb{R}^-, alors la série \sum\limits_{\substack{n}} \dfrac{(-1)^{n+1}}{n^x} diverge.

2/ a/ \forall p\in\mathbb{N}^*,\quad u_{2(p+1)}-u_{2p}=-\dfrac1{(2p+2)^x}+\dfrac1{(2p+1)^x}\ge0 car (2p+1)^x\le(2p+2)^x.

\forall p\in\mathbb{N}^*,\quad u_{2(p+1)-1}-u_{2p-1}=\dfrac1{(2p+1)^x}-\dfrac1{(2p)^x}\le0 car (2p)^x\le(2p+1)^x.

u_{2p}-u_{2p-1}=\dfrac{-1}{(2p)^x}\tend p+0.

(u_{2p}) est croissante, (u_{2p-1}) est décroissante, et leur différence tend vers 0 : ces suites sont adjacentes, donc convergent, vers une même limite, notée S(x).

b/ Soit \varepsilon>0.

Comme \limit p+u_{2p}=S(x),  \exists p_1\in\mathbb{N}^*,\quad \forall p\ge p_1,\abs{u_{2p}-S(x)}\le\varepsilon.

Comme \limit p+u_{2p-1}=S(x),  \exists p_2\in\mathbb{N}^*,\quad \forall p\ge p_2,\abs{u_{2p-1}-S(x)}\le\varepsilon.

Prenons n_0=max(2p_1,2p_2-1). Soit n\ge n_0.

\bullet Si n est pair, n s’écrit n=2p avec p\ge p_1 donc  \abs{u_n-S(x)}\le\varepsilon.

\bullet Si n est impair, n s’écrit n=2p-1 avec p\ge p_2 donc \abs{u_n-S(x)}\le\varepsilon.

Conclusion : \forall\varepsilon>0,\quad \exists n_0\in\mathbb{N}^*,\quad \forall n\ge n_0,\quad \abs{u_n-S(x)}\le\varepsilon.

c/ Ainsi, u converge vers S(x), et comme u est la suite des sommes partielles de la série \sum\limits_{\substack{n}} \dfrac{(-1)^{n+1}}{n^x}, cette série converge.

d/ Comme (u_{2p}) est croissante de limite S(x), \forall p\in\mathbb{N}^*,\quad u_{2p}\le S(x).

Comme (u_{2p-1}) est décroissante de limite S(x),

\forall p\in\mathbb{N}^*,\quad S(x)\le u_{2p+1}\le u_{2p-1}.

e/ Soit n\in\mathbb{N}^*.

\bullet Si n est pair, écrivons n=2p. Par (d), u_n\le S(x)\le u_{n+1}.

Donc 0\le S(x)-u_n\le u_{n+1}-u_n, et comme u_{n+1}-u_n=\dfrac1 {(n+1)^x},

\abs{S(x)-u_n}\le\dfrac1{(n+1)^x}.

\bullet Si n est impair, écrivons n=2p-1. Par (d), u_{n+1}\le S(x)\le u_{n}.

Donc 0\ge S(x)-u_n\ge u_{n+1}-u_n, et comme u_{n+1}-u_n=-\dfrac1{(n+1)^x},en passant à la valeur absolue, \abs{S(x)-u_n}\le\dfrac1{(n+1)^x}.

Dans tous les cas, \abs{S(x)-u_n}\le\dfrac1{(n+1)^x}.

f/ 
function s=serie(x,e)

   n=1

   s=1

   while (1/(n+1)\textasciicircum x)>e then

       n=n+1

   s=s+(-1)\textasciicircum(n+1)/(n\textasciicircum x)

       end

endfunction

3/ Notons, pour k\in\mathbb{N}^*, v_k=\dfrac1{k^x}. Alors \sum\limits_{k=1}^{2p}\dfrac{(-1)^{k+1}}{k^x}=\sum\limits_{k=1}^{2p}(-1)^{k+1}v_k est la somme des v_k pondérés d’un signe « – » lorsque k est pair.

On peut la calculer en prenant la somme des termes d’indices impairs moins celle des termes d’indices pairs :

\sum\limits_{k=1}^{2p}\dfrac{(-1)^{k+1}}{k^x}=\sum\limits_{i=1}^{p}\dfrac{1}{(2i-1)^x}-\dfrac1{2^x}\sum\limits_{i=1}^{p}\dfrac{1}{i^x}.

On peut aussi la calculer en sommant tous les v_k sans distinction de parité et en retranchant deux fois la somme des termes d’indices pairs :

\sum\limits_{k=1}^{2p}\dfrac{(-1)^{k+1}}{k^x}=\sum\limits_{k=1}^{2p}\dfrac{1}{k^x}-2\sum\limits_{k=1}^{p}\dfrac{1}{(2k)^x}=\sum\limits_{k=1}^{2p}\dfrac{1}{k^x}-\dfrac1{2^{x-1}}\sum\limits_{k=1}^{p}\dfrac{1}{k^x}

4/ a/ La seconde relation de 3. donne, avec x=1,

v_n=\sum\limits_{k=1}^{2n}\dfrac1k-\sum\limits_{k=1}^{n}\dfrac1k=\sum\limits_{k=n+1}^{2n}\dfrac1k, puis en décalant l’indice de n,

v_n=\sum\limits_{k=1}^{n}\dfrac1{n+k}=\sum\limits_{k=1}^{n}\dfrac1{n\big(1+(k/n)\big)}=\dfrac1n\sum\limits_{k=1}^{n}\dfrac1{1+(k/n)}.

b/ On reconnaît dans cette dernière expression la somme de Riemann d’ordre n de la fonction continue f:[0,1]\to\mathbb{R},x\mapsto\dfrac1{1+x}.

Par continuité de f, le théorème des sommes de Riemann assure que v converge et que :

S(1)=\limit n+v_n=\int_{0} ^{1} f(t)dt =\left[\ln|1+x|\right]_0^1=\ln(2).

5/ 3. avec x=2 donne u_{2p}=\sum\limits_{k=1}^{2p}\dfrac1{k^2}-\dfrac12\sum\limits_{k=1}^{p}\dfrac1{k^2}.

En passant à la limite lorsque p tend vers +\infty,

S(2)=\limit p+u_{2p}=\dfrac{\pi^2}{6}-\dfrac12\times\dfrac{\pi^2}{6}=\dfrac{\pi^2}{12}.

Partie II : Étude d’une fonction définie par une intégrale 

6/ La fonction intégrée est continue et positive sur ]0,+\infty].

\bullet \dfrac{t^x}{1+e^t}\mathop{\sim}\limits_{t \to 0}\dfrac12t^x, or \int_{0} ^{1} {t^x} dt, que l’on peut écrire \int_{0} ^{1} {\dfrac1{t^{-x}}}, converge si, et seulement si, -x<1, c’est-à-dire x>-1. Par équivalence de fonctions positives, \int_{0}^{1} {\dfrac{t^x}{1+e^t}}dt converge si, et seulement si, x>-1.

\bullet \dfrac{t^x}{1+e^t}\mathop{\sim}\limits_{t \to +\infty}t^{x}e^{-t} en +\infty.

Or, lorsque x>-1, \int_{1}^{+\infty} {t^{x}e^{-t}}dt existe puisque \Gamma(x+1) existe.
Par équivalence de fonctions positives, si x>-1, \int_{1}^{+\infty} {\dfrac{t^x}{1+e^t}}dt existe.

\bullet Ainsi, \int_{0}^{+\infty} {\dfrac{t^x}{1+e^t}}dt existe si, et seulement si, x>-1.

7/ a/ Par somme de termes d’une suite géométrique :

\sum\limits_{k=1}^{n}(-1)^ke^{-kt}=\sum\limits_{k=1}^{n}(-e^{-t})^k=-e^{-t}\dfrac{1-(-1)^ne^{-nt}}{1+e^{-t}}=-\dfrac{1-(-1)^ne^{-nt}}{e^t+1}

En multipliant par -t^x :

\sum\limits_{k=1}^{n}(-1)^{k+1}t^xe^{-kt}=g_x(t)-(-1)^ng_x(t)e^{-nt}… ce qu’il fallait démontrer !

b/ Le changement de variable u=kt est admissible puisque de classe C1 et bijectif (strictement croissant car k\ge1). Par ce changement, \int_{0}^{+\infty} {t^xe^{-kt}}dt devient \int_{0}^{+\infty}{\dfrac{u^xe^{-u}}{k^{x+1}}}du. Par linéarité, on reconnaît \dfrac1{k^{x+1}}\Gamma(x+1), qui existe. Par le théorème de changement de variable, \int_{0}^{+\infty}{t^xe^{-kt}}dt existe et vaut \dfrac1{k^{x+1}}\Gamma(x+1).

c/ Comme \forall t>0, 0\le g_x(t)e^{-nt}\le g_x(t) puisque 0<e^{-nt}<1, et \int_{0}^{+\infty}{g_x(t)}dt existe, donc par comparaison de fonctions positives, \int_{0}^{+\infty}{g_x(t)e^{-nt}}dt existe.

\forall t>0, 0<g_x(t)e^{-nt}\le t^xe^{-nt}, donc par croissante de l’intégrale, et par le calcul de 7.(b), 0\le\int_{0}^{+\infty}{g_x(t)e^{-nt}}dt\le\dfrac1{n^{x+1}}\Gamma(x+1).

Et comme \lim_{n \to +\infty}\dfrac1{n^{x+1}}\Gamma(x+1)=0 puisque x+1>0, on a, par encadrement, \lim_{n \to +\infty}  \int_{0}^{+\infty}{g_x(t)e^{-nt}}dt=0.

d/ Par les questions précédentes (et par linéarité de l’intégrale),

I(x)=\int_{0} ^{+\infty}{g_x(t)}dt=(-1)^n\int_{0} ^{+\infty}{g_x(t)e^{-nt}}dt+\sum\limits_{k=1}^{n}(-1)^{k+1}\int_{0} ^{+\infty}{t^xe^{-kt}}dt

I(x)=(-1)^n\int_{0} ^{+\infty}{g_x(t)e^{-nt}}dt+\sum\limits_{k=1}^{n}\dfrac{(-1)^{k+1}}{k^{x+1}}\Gamma(x+1)

En passant à la limite lorsque n tend vers +\infty, I(x)=S(x+1)\Gamma(x+1).

8/ I(1)=S(2)\Gamma(2)=\dfrac{\pi^2}{12}\times 1!=\dfrac{\pi^2}{12}

 

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Partie III : Étude d’une variable aléatoire

9/ \forall t\in\mathbb{R}, f(-t)=\dfrac{e^{-t}}{(1+e^{-t})^2}=\dfrac{e^{2t}}{\big(e^{t}\big)^2}\times\dfrac{e^{-t}}{(1+e^{-t})^2}=\dfrac{e^t}{(e^t+1)^2}=f(t).

10/ f est continue et positive sur \mathbb{R}.

Soit A<B.

\int_{A} ^{B} f(t)dt f(t)dt=\left[-\dfrac1{1+e^t}\right]_A^B=-\dfrac1{1+e^B}+\dfrac1{1+e^A}\underset{\begin{array}{cc}A\to-\infty\\B\to+\infty\end{array}}{\longrightarrow}1.

Donc \int_{-\infty} ^{+\infty}{f(t)}dt existe et vaut 1.

Ainsi f est une densité d’une variable aléatoire.

11/ Le calcul précédent avec A\to-\infty et B=x donne :

\forall x\in\mathbb{R},\quad F_X(x)=\int_{-\infty} ^{x}{f(t)}dt=1-\dfrac1{1+e^x}=\dfrac{e^x}{1+e^x}.

12/ a/ t\mapsto t^nf(t) est continue et positive sur [0,+\infty].

t^nf(t)\equi t+t^ne^{-t} et \int_{0} ^{+\infty}{t^ne^{-t}}dt existe (c’est \Gamma(n+1)).

Par équivalence de fonctions positives, \int_{0} ^{+\infty}{t^nf(t)}dt existe.

Puisque f est paire, t\mapsto t^nf(t) a la même parité que l’entier n : paire si n est pair et impaire sinon.

Du coup, comme \int_{0} ^{+\infty}{t^nf(t)}dt existe, \int_{-\infty} ^{+\infty}{t^nf(t)}dt existe.

Ainsi X admet un moment d’ordre n.

b/ Comme t\mapsto t^{2p+1}f(t) est une fonction impaire et intégrable sur ]-\infty,+\infty[, son intégrale sur ]-\infty,+\infty[ est nulle.
Autrement dit, m_{2p+1}(X)=0.

c/ m_{2p}(X)=\int_{-\infty}^{+\infty} {t^{2p}f(t)}dt=2\int_{0} ^{+\infty}{t^{2p}f(t)}dt par parité.

Soit B\in\mathbb{R}^+. Effectuons une intégration par parties avec t\mapsto-\dfrac1{1+e^t} et t\mapsto t^{2p} de classe C1 sur [0,B].

\int_{0} ^{B}{t^{2p}f(t)}dt=\left[-\dfrac{t^{2p}}{1+e^t}\right]_0^B+\int_{0} ^{B}{\dfrac{2pt^{2p-1}}{1+e^t}}dt=-\dfrac{B^{2p}}{1+e^B}+0+2p\int_{0} ^{B}{\dfrac{t^{2p-1}}{1+e^t}}dt

En faisant tendre B vers +\infty, \int_{0} ^{+\infty}{t^{2p}f(t)}dt=2pI(2p-1).

Donc m_{2p}(X)=2\times2pI(2p-1)=4pI(2p-1).

13/ E(X)=m_1(X)=0 par 12.(b).

V(X)=E(X^2)-(E(X))^2=m_2(X)-0^2=4I(1)=\dfrac{\pi^2}3.

14/ a/ \bullet Comme pour tout n \supp{X_n}=\mathbb{R}, \supp{Y_n}=\mathbb{R}.

\forall y\in\mathbb{R},\quad F_{Y_n}(y)=P(Y_n\le y)=P\left([X_1\le y]\cap [X_2\le y]\cap\dots\cap[X_n\le y]\right)

Par indépendance des (X_n),

F_Y(y)=\prod\limits_{i=1}^{n} P(Y_i\le y)=(F_X(y))^n=\left(\dfrac{e^y}{1+e^y}\right)^n.

\bullet \supp{Z_n}=\mathbb{R} et :

\forall z\in\mathbb{R},\quad F_{Z_n}(z)=P(Z_n\le z)=P(Y_n\le z+\ln(n))=F_{Y_n}(z+\ln(n))

F_{Z_n}(z)=\left(\dfrac{e^{z+\ln(n)}}{1+e^{z+\ln(n)}}\right)^n=\left(\dfrac{ne^z}{1+ne^z}\right)^n

b/ Soit z\in\mathbb{R}. Déterminons \limit n+F_{Z_n}(z).

F_{Z_n}(z)=\exp\left(n\ln\dfrac{ne^z}{1+ne^z}\right)=\exp\left(n\ln\left(1-\dfrac{1}{1+ne^z}\right)\right)

Comme \dfrac{1}{1+ne^z}\underset{n\to +\infty}{\longrightarrow} 0,
\ln\left(1-\dfrac{1}{1+ne^z}\right)\mathop{\sim}\limits_{n \to +\infty}-\dfrac{1}{1+ne^z}\mathop{\sim}\limits_{n \to +\infty}\dfrac{-1}{ne^z}.

n\ln\left(1-\dfrac{1}{1+ne^z}\right)\equi n+\dfrac{-1}{e^z}.

Donc \underset{n\to +\infty}{\longrightarrow} F_{Z_n}(z)=\exp(-e^{-z}).

Comme F:z\mapsto\exp(-e^{-z}) est une fonction de classe C1 sur \mathbb{R}, croissante (par composition de deux fonctions décroissantes ou par le signe de sa dérivée – voir l’expression de F' ci-après), de limites 0 en -\infty et 1 en +\infty, (Z_n) converge en loi vers une variable aléatoire à densité de fonction de répartition F.

Une densité de cette variable est F':z\mapstoe^{-z}\exp(-e^{-z}).

 

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