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Inégalité de Young Soient tels que. Pour tous réels positifs et,. En appliquant l'inégalité de convexité à,, et, on obtient: qui équivaut à la formule annoncée. Inégalité de Hölder Si et alors, pour toutes suites et de réels positifs,. Sans perte de généralité, on peut supposer que les deux facteurs de droite sont non nuls et finis et même (par homogénéité) égaux à. En appliquant l'inégalité de Young on obtient, pour tout, (avec égalité si et seulement si). En sommant, on a donc bien, avec égalité si et seulement si. Application 4: forme intégrale de l'inégalité de Jensen [ modifier | modifier le wikicode] Soient un espace mesuré tel que, une fonction -intégrable à valeurs dans un intervalle réel et une fonction convexe de dans. Alors,, l'intégrale de droite pouvant être égale à. La forme discrète de l'inégalité de Jensen ( voir supra) correspond au cas particulier où ne prend qu'un ensemble fini ou dénombrable de valeurs. Inversement, la forme intégrale peut se déduire de la forme discrète par des arguments de densité (à comparer avec l' exercice 1.

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Inégalité De Convexité Exponentielle

Leçon 253 (2020): Utilisation de la notion de convexité en analyse. Dernier rapport du Jury: (2019: 253 - Utilisation de la notion de convexité en analyse. ) Il s'agit d'une leçon de synthèse, très riche, qui mérite une préparation soigneuse. Même si localement (notamment lors de la phase de présentation orale) des rappels sur la convexité peuvent être énoncés, ceci n'est pas nécessairement attendu dans le plan. Il s'agit d'aborder différents champs des mathématiques où la convexité intervient. On pensera bien sûr, sans que ce soit exhaustif, aux problèmes d'optimisation (par exemple de la fonctionnelle quadratique), 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,... ). Les fonctions convexes élémentaires permettent aussi d'obtenir des inégalités célèbres. On retrouve aussi ce type d'argument pour justifier des inégalités de type Brunn-Minkowski ou Hadamard. Par ailleurs, l'inégalité de Jensen a aussi des applications en intégration et en probabilités.

Inégalité De Convexity

En reprenant l'inégalité du a) avec a = a j p ∑ i = 1 n a i p ⁢ et ⁢ b = b j q ∑ i = 1 n b i q puis en sommant les inégalités obtenues, on obtient celle voulue. Exercice 8 1403 Soient x 1, …, x n des réels positifs. Établir 1 + ( ∏ k = 1 n x k) 1 / n ≤ ( ∏ k = 1 n ( 1 + x k)) 1 / n ⁢. En déduire, pour tous réels positifs a 1, …, a n, b 1, …, b n ( ∏ k = 1 n a k) 1 / n + ( ∏ k = 1 n b k) 1 / n ≤ ( ∏ k = 1 n ( a k + b k)) 1 / n ⁢. Exercice 9 4688 (Entropie et inégalité de Gibbs) On dit que p = ( p 1, …, p n) est une distribution de probabilité de longueur n lorsque les p i sont des réels strictement positifs de somme égale à 1. On introduit alors l' entropie de cette distribution définie par H ⁢ ( p) = - ∑ i = 1 n p i ⁢ ln ⁡ ( p i) ⁢. Soit p une distribution d'entropie de longueur n. Vérifier 0 ≤ H ⁢ ( p) ≤ ln ⁡ ( n) ⁢. Soit q une autre distribution d'entropie de longueur n. Établir l'inégalité de Gibbs H ⁢ ( p) ≤ - ∑ i = 1 n p i ⁢ ln ⁡ ( q i) ⁢. Exercice 10 2823 MINES (MP) (Inégalité de Jensen intégrale) Soient f: I → ℝ une fonction convexe continue 1 1 1 Lorsqu'une fonction convexe est définie sur un intervalle ouvert, elle est assurément continue (voir le sujet 4687).

Inégalité De Convexité Généralisée

f est définie et de classe 𝒞 ∞ sur] 1; + ∞ [. f ′ ⁢ ( x) = 1 x ⁢ ln ⁡ ( x) et f ′′ ⁢ ( x) = - ln ⁡ ( x) + 1 ( x ⁢ ln ⁡ ( x)) 2 ≤ 0 f est concave. Puisque f est concave, f ⁢ ( x + y 2) ≥ f ⁢ ( x) + f ⁢ ( y) 2 c'est-à-dire ln ⁡ ( ln ⁡ ( x + y 2)) ≥ ln ⁡ ( ln ⁡ ( x)) + ln ⁡ ( ln ⁡ ( y)) 2 = ln ⁡ ( ln ⁡ ( x) ⁢ ln ⁡ ( y)) ⁢. La fonction exp étant croissante, ln ⁡ ( x + y 2) ≥ ln ⁡ ( x) ⁢ ln ⁡ ( y) ⁢. Montrer ∀ x 1, …, x n > 0, n 1 x 1 + ⋯ + 1 x n ≤ x 1 + ⋯ + x n n ⁢. La fonction f: x ↦ 1 x est convexe sur ℝ + * donc f ⁢ ( x 1 + ⋯ + x n n) ≤ f ⁢ ( x 1) + ⋯ + f ⁢ ( x n) n d'où n x 1 + ⋯ + x n ≤ 1 x 1 + ⋯ + 1 x n n puis l'inégalité voulue. Exercice 5 3172 Soient a, b ∈ ℝ + et t ∈ [ 0; 1]. Montrer a t ⁢ b 1 - t ≤ t ⁢ a + ( 1 - t) ⁢ b ⁢. Soient p, q > 0 tels que Montrer que pour tous a, b > 0 on a a p p + b q q ≥ a ⁢ b ⁢. La fonction x ↦ ln ⁡ ( x) est concave. En appliquant l'inégalité de concavité entre a p et b q on obtient ln ⁡ ( 1 p ⁢ a p + 1 q ⁢ b q) ≥ 1 p ⁢ ln ⁡ ( a p) + 1 q ⁢ ln ⁡ ( b q) (Inégalité de Hölder) En exploitant la concavité de x ↦ ln ⁡ ( x), établir que pour tout a, b ∈ ℝ +, on a a p ⁢ b q ≤ a p + b q ⁢.

Inégalité De Connexite.Fr

Pour déterminer p, on traduit le fait que le point B ( b, f ( b)) appartienne à la droite (AB): on a f ( b) = f ( b) − f ( a) b − a b + p, d'où p = f ( b) − f ( b) − f ( a) b − a b. Ainsi, l'équation réduite de la tangente cherchée est: y = f ( b) − f ( a) b − a x + f ( b) − f ( b) − f ( a) b − a b, soit y = f ( b) − f ( a) b − a ( x − b) + f ( b). c) Déduire une inégalité traduisant la convexité Par hypothèse, f est convexe sur I, donc C est située au-dessous de ses sécantes ou cordes. La droite ( AB) est une sécante de C. Considérons les points N et P de même abscisse x 0 (compris entre les abscisses de A 0 et B 0), N étant un point de la droite ( AB) et P un point de la courbe C. La fonction f étant convexe sur I, P est donc au-dessous de N, ce qui se traduit par le fait que l'ordonnée de P soit inférieure à celle de N. P a pour coordonnées ( t a + ( 1 − t) b; f ( t a + ( 1 − t) b)) car P est un point de C. N a pour ordonnée y 0 telle que: y 0 = f ( b) − f ( a) b − a ( x 0 − b) + f ( b) = f ( b) − f ( a) b − a ( t a + ( 1 − t) b − b) + f ( b), soit y 0 = f ( b) − f ( a) b − a ( t ( a − b)) + f ( b) = − t ( f ( b) − f ( a)) + f ( b) = t f ( a) + ( 1 − t) f ( b).

Inégalité De Convexité Sinus

Le second point se déduit du premier en remplaçant par l'application. Supposons donc désormais décroissante (strictement). D'après la propriété 6, f, étant convexe sur l'intervalle ouvert I, sera continue sur I. Comme, de plus, f est strictement décroissante sur I, on en déduit que f est bijective sur I. Par conséquent f -1 existe. Soit a, b ∈ f(I), posons c = f -1 (a) et d = f -1 (b). Comme f est convexe, on a: f étant décroissante, f –1 sera aussi décroissante et par conséquent, on en déduit: c'est-à-dire: Ce qui montre que f -1 est convexe. Propriété 8 Soit une fonction convexe. Pour toute fonction, si est convexe et croissante alors la composée est convexe; si est concave et décroissante alors est concave. Le second point se ramène au premier en remplaçant par. Supposons donc désormais convexe et croissante. Soient et. Par convexité de, donc, par croissance de, et en appliquant la convexité de au second membre, on obtient:. Propriété 9 Si une fonction est logarithmiquement convexe, c'est-à-dire si est convexe, alors est convexe.

Fonctions dérivables Caractérisation des fonctions convexes Soit \(f\) une fonction définie et dérivable sur un intervalle \(I\). On note \(\mathcal{C}_f\) la courbe représentative de \(f\) dans un repère \((O;\vec i;\vec j)\). \(f\) est convexe sur \(I\) si la courbe \(\mathcal{C}_f\) se trouve au-dessus de toutes ses tangentes aux points d'abscisses \(x\in I\). \(f\) est concave sur \(I\) si la courbe \(\mathcal{C}_f\) se trouve en-dessous de toutes ses tangentes aux points d'abscisses \(x\in I\). Exemple: Montrons que la fonction \(x\mapsto x^2\) est convexe sur \(\mathbb{R}\). Notons \(\mathcal{C}_f\) la courbe de \(f\) dans un repère \((O, \vec i, \vec j)\). Soit \(a\) un réel. \(f\) est dérivable sur \(\mathbb{R}\) et pour tout réel \(x\), \(f'(x)=2x\). La tangente à \(\mathcal{C}_f\) a pour équation \(y=f'(a)(x-a)+f(a)\), c'est-à-dire \(y=2ax-2a^2+a^2\) ou encore \(y=2ax-a^2\). Pour tout réel \(x\), \[f(x)-(2ax-a^2)=x^2-2ax+a^2=(x-a)^2 \geqslant 0\] Ainsi, pour tout réel \(x\), \(\mathcal{C}_f\) est au-dessus de sa tangente à l'abscisse \(a\), et ce, peu importe le réel \(a\) choisi.

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