Doctorant en mathématiques dans le domaine de l’optimisation, j’ai auparavant suivi une formation d’ingénieur en mathématiques et informatique à l’UCLouvain, puis un master en mathématiques appliquées à l’EPFL. J’ai eu l’occasion d’enseigner dans plusieurs cours de mathématiques, notamment Mathématiques pour les géosciences, Stochastic Simulation et Analyse II. Pour ce cours, je serai l’assistant principal et serai présent lors des séries d’exercices pour vous accompagner dans votre apprentissage de l’Analyse I. Au plaisir de vous rencontrer au cours du semestre !
Ángel Zhang Huang (Math, Master)
Salut! Je suis étudiant en Master de Mathématiques Appliquées, avec un mineur en Data Science. Mon principal intérêt c’est l’analyse de données topologique (appliquée à la biologie), ainsi que le dessin. En plus du français, je parle aussi l’anglais et l’espagnol. N’hésitez donc pas à me parler dans ces langues si vous le préférez!
Arthur Busseret (GC, Master)
Salut, je suis Arthur, étudiant en master de GC à l’EPFL et ayant réalisé mon Bachelor en France en classe préparatoire puis à l’Ecole Polytechnique. Ma passion des mathématiques remonte à il y a longtemps, et j’ai hâte de la partager avec vous ce semestre. A très vite autour d’une série d’exercices d’Analyse, d’une séance de sport ou d’une petite bière à Sat.
Julia Enders (SIE, EPFL)
Hello ! Je suis étudiante en deuxième année de bachelor en sciences et ingénierie de l’environnement à l’EPFL. Ayant moi-même suivi le cours d’analyse du professeur Friedli l’année dernière, je me réjouis de pouvoir vous aider ce semestre à réaliser vos séries. Je parle également anglais et allemand. En dehors des cours, j’aime le pumpfoil et le tricot.
Chloé Dupuis (MA, EPFL)
Bonjour, je suis en troisième année de bachelor en mathématiques à l’EPFL. Après une première expérience en tant qu’assistante en Algèbre linéaire, je serai cette année votre assistante en Analyse. Je me réjouis de vous accompagner dans votre apprentissage et de partager avec vous mon intérêt pour les mathématiques.
Hugo Passera (Math, Master)
Salut ! Je suis Hugo, étudiant en Master de Mathématiques. J’ai été assistant pour Analyse 0 et Analyse 1 avancée, et je me forme aussi à l’enseignement via la HEP. J’aime particulièrement aider à rendre les notions plus claires et accessibles, et je me réjouis de vous accompagner pendant le semestre!
Sasha Costa (MA, Master)
Salut ! Je suis actuellement en master de statistique, avec un mineur en ingénierie financière. J’ai également été assistant l’année passée auprès du professeur Friedli pour le cours d’Analyse I. Je me réjouis de travailler avec vous ce semestre !
Marwa Chiguer (DS, Master)
Salut ! Je suis Marwa, j’ai fait mon CMS et mon bachelor en Systèmes de communication à l’EPFL. Je suis actuellement en Master Data Science, mineur en ingénierie financière. Les cours de mathématiques à l’EPFL m’intéressent particulièrement, en particulier leur aspect théorique et rigoureux. Je parle aussi anglais, arabe et espagnol. Hâte de vous aider ce semestre !
Rami Ben Amor
Salut ! Je suis étudiant en Master de Génie Mécanique à l’EPFL. Au cours de mon Bachelor, j’ai pu faire pas mal d’autres assistanats (méca, matériaux, thermo et structures). J’ai également réalisé une année d’échange au Georgia Institute of Technology à Atlanta et je parle aussi anglais et arabe. Aujourd’hui, durant mon Master, j’ai poursuivi la spécialisation en mécanique des solides et structures et je m’engage également pour la Racing Team de l’EPFL. En dehors du campus, j’adore voyager, jouer au volleyball, faire des randonnées et aller à des concerts.
La méthode de preuve par récurrence (appelée aussi preuve par induction) est une technique de démonstration qui, quand elle s’applique, permet de démontrer une infinité d’affirmations en seulement deux étapes.
Supposons que l’on définisse, pour chaque entier n⩾1, une certaine propriété P(n). Pour chaque n, P(n) est soit vraie, soit fausse.
Exemple II.17.
Soit P(n)=“le nombre entier n est divisible par 2”. Alors P(1) est fausse, P(2) est vraie, P(3) est fausse, etc. Donc on peut tout de suite résoudre tous les cas: P(n) est vraie si n est pair, fausse si n est impair.
En mathématiques, on a souvent besoin de montrer qu’une infinité de propriétés sont vraies simultanément: P(1) est vraie, P(2) est vraie, P(3) est vraie, etc. Si ces propriétés P(n) n’ont rien à voir les unes avec les autres, on n’a d’autre alternative que de les vérifier les unes après les autres.
Exemple II.18.
Supposons qu’un certain univers contienne une infinité de galaxies. Soit P(n) la propriété “il existe, dans cet univers, une galaxie dans laquelle on peut trouver exactement n planètes sur lesquelles on trouve de la vie”. Si on fixe un n et qu’on se pose la question de savoir si P(n) est vraie ou fausse, on n’a qu’un seul moyen d’obtenir la réponse: parcourir tout l’univers jusqu’à trouver une galaxie contenant exactement n planètes sur lesquelles on trouve la vie.
Si on a de la chance, on peut espérer étudier la véracité de ces propriétés P(n) en profitant de certaines relations pouvant exister entre elles, pour des n différents. Dans le cas de la récurrence, on s’intéresse à une relation entre les paires d’entiers consécutifs, n et n+1, et la relation considérée est la suivante: si P(n) est vraie, alors P(n+1) est vraie aussi.
Exemple II.19.
Dans l’exemple du dessus (galaxies), il n’y a aucune corrélation du genre entre les propriétés P(n) pour des n différents, puisque savoir que P(n) est vraie n’implique pas forcément que P(n+1) soit vraie aussi.
Exemple II.20.
Supposons que l’on ait devant nous une très longue table sur laquelle sont posés une infinité d’ordinateurs, numérotés 1,2,3,…. On découvre avec effroi que sur chacun de ces ordinateurs est installé un système opérationnel propriétaire, issu d’une grande compagnie.
On suppose que ces ordinateurs sont tous allumés, et que pour tout n, le n-ème ordinateur envoie constamment des données non-cryptées vers son voisin n+1. Dans ce cas, il est absolument certain que si l’ordinateur n est infecté par un virus, alors l’ordinateur n+1 est infecté aussi. En d’autres termes, si on définit la propriété P(n)=“le nème ordinateur est infecté par un virus”, on sait que si P(n) est vraie, alors P(n+1) est vraie aussi. Ceci a la conséquence suivante: si un seul de ces ordinateurs est infecté, alors tous les suivants le sont aussi. En particulier, si le premier est infecté, alors tous sont infectés.
La méthode de démonstration par récurrence consiste à donner une démonstration dans laquelle on utilise une structure semblable à celle de ce dernier exemple. On la résume comme suit: Montrer par récurrence qu’une infinité de propriétés P(n) (n=1,2,3,…) sont vraies, cela consiste
à vérifier que la première propriété P(1) est vraie, (c’est l’initialisation), puis
à vérifier que quel que soit l’indice n⩾1, si P(n) est vraie, alors cela entraîne que P(n+1) est vraie aussi (c’est le pas d’induction).
Si on peut effectivement vérifier ces deux étapes, alors 1. implique que P(1) est vraie, mais alors 2. implique que P(2) est vraie aussi, mais alors 2. implique que P(3) est vraie aussi, etc. Par ce procédé, on démontre donc bien que P(n) est vraie pour tout n⩾1.
Informel II.3.Pour que le pas d’induction ait une chance de fonctionner, il faut évidemment que les propriétés P(n) et P(n+1) puissent être mises en relation, quel que soit n! Et là, la difficulté est de travailler avec un n quelconque, dont on ne spécifie pas la valeur; dans les situations concrètes, ceci implique en général un calcul littéral, dans lequel on manipule ce n inconnu.
Exemple II.21.
Nous allons montrer que pour tout n∈N∗, 1+2+3+4+⋯+n=2n(n+1) Commençons par nommer les deux membres de l’identité ci-dessus, en posant an:=1+2+3+4+⋯+n, et bn:=2n(n+1). Pour un n spécifique pas trop grand, on peut toujours le vérifier en calculant la valeur de an, puis celle de bn, puis de voir si elles sont égales. Par exemple,
pour n=1, on a a1=1 et b1=21⋅2=1, et donc a1=b1
pour n=2, on a a2=1+2=3 et b2=22⋅3=3, et donc a2=b2.
On voit donc que a1=b1 et a2=b2. On pourrait continuer à vérifier la relation “an=bn” pour des n toujours plus grands, en calculant séparément les nombres an et bn “à la main”, et en vérifiant qu’ils sont effectivement égaux. Mais ceci n’exclut pas qu’il existe un n, éventuellement très grand, pour lequel an=bn! Définissons donc, pour tout n⩾1, la propriété P(n) comme étant: “pour l’entier n, on a an=bn”. Montrons, par récurrence, que P(n) est vraie pour tout n⩾1.
Initialisation: on a déjà vérifié plus haut, “à la main”, que a1=b1, et donc on sait que P(1) est vraie.
Pas d’induction: supposons que pour un n donné (dont on n’a pas besoin de spécifier la valeur), P(n) est vraie , c’est-à-dire que l’on a effectivement
an=bn.
Pour montrer que ceci entraîne que P(n+1) est vraie, on va faire un calcul, à l’issue duquel on obtiendra que an+1=bn+1. Or la structure du problème fait que an+1 peut être relié à an. En effet,
an+1=1+2+3+4+⋯+n+(n+1)=an+(n+1).
Mais, puisque l’on est en train de supposer que an=bn, on peut l’utiliser et faire un peu d’arithmétique:
on a bien montré que an+1=bn+1. Ceci montre que siP(n) est vraie, alors P(n+1) est vraie aussi.
On a donc bien montré que P(n) est vraie pour tout n⩾1.
Remarque II.2.
En utilisant la même technique, on peut montrer que pour tout n∈N, 12+22+32+42+⋯+n2=6n(n+1)(2n+1) En fait il existe des formules semblables pour toute somme du type 1k+2k+3k+⋯+nk, où k⩾1 est un entier. Voir ici (Mathologer) pour plus d’informations.
Exemple II.22.
Posons, pour tout n⩾1, an=10n−1, et considérons l’affirmation P(n) définie par “an est un multiple de 9”.
Pour n=1, on a a1=101−1=9, qui est un multiple de 9.
Supposons que P(n) est vraie, c’est-à-dire que an est un multiple de 9. Ceci s’exprime en disant qu’il existe un entier k tel que an=9k. Remarquons alors qu’on peut écrire
Or puisque k est un entier, k′=10k+1 est aussi un entier. Donc an+1=9k′: an+1 est aussi un multiple de 9, et donc P(n+1) est vraie.
Ceci montre que P(n) est vraie pour tout n⩾1.
II.7.1 La formule du binôme de Newton
Rappelons la définition des coefficients binômiaux. Pour un entier n⩾1 quelconque, et pour tout 1⩽k⩽n, (kn):=k!(n−k)!n! En combinatoire, (kn) compte le nombre de façons d’arranger k objets indistingables dans n boîtes (un objet par boîte).
Lemme II.3.
(formule du binôme de Newton) Soient x,y∈R. Alors pour tout entier n⩾1, (x+y)n=k=0∑n(kn)xn−kyk.