Synthèses de cours de maths
Chapitres de Maths Spé (MP)
  1. Réduction des endomorphismes
  2. Espaces préhilbertiens et euclidiens
  3. Séries numériques
  4. Suites et séries de fonctions
  5. Séries entières
  6. Intégration sur un intervalle quelconque et intégrales à paramètre
  7. Espaces vectoriels normés et topologie
  8. Calcul différentiel
  9. Probabilités : univers dénombrables et variables discrètes
  10. Équations différentielles linéaires et systèmes

Maths Spé (MP) — chapitre 8 sur 10

Calcul différentiel

Une fonction est $\mathcal C^1$ ssi ses dérivées partielles existent et sont continues ; ses extremums intérieurs sont des points critiques.

Lignes de niveau de $f(x,y) = x^2+2y^2$ : déplace $M$ ; le gradient $(2x\,;4y)$ est orthogonal à la ligne de niveau.
Définition — dérivées partielles, différentielle

$\partial_if(a) = \dfrac{\partial f}{\partial x_i}(a) = \lim_{t\to0}\dfrac{f(a+te_i)-f(a)}t$. $f$ est différentiable en $a$ s'il existe une application linéaire $df(a)$ avec $f(a+h) = f(a)+df(a)(h)+o(\|h\|)$. Alors $f$ est continue, admet des dérivées selon tout vecteur, et $df(a)(h) = \sum h_i\partial_if(a)$. La matrice de $df(a)$ est la jacobienne ; pour $f$ à valeurs réelles, $df(a)(h) = \langle\nabla f(a),h\rangle$ avec $\nabla f(a) = (\partial_1f(a),\ldots,\partial_nf(a))$.

Théorème — classe $\mathcal C^1$

$f$ est $\mathcal C^1$ sur l'ouvert $U$ ssi ses dérivées partielles existent et sont continues sur $U$ ; alors $f$ est différentiable. Opérations : somme, produit, composition ($d(g\circ f)(a) = dg(f(a))\circ df(a)$, jacobiennes qui se multiplient).

Règle de la chaîne

Pour $\gamma : t\mapsto(x_1(t),\ldots,x_n(t))$ de classe $\mathcal C^1$ et $f$ $\mathcal C^1$ : $$(f\circ\gamma)'(t) = \sum_i\partial_if(\gamma(t))\,x_i'(t) = \langle\nabla f(\gamma(t)),\gamma'(t)\rangle.$$ Le gradient est orthogonal aux lignes de niveau et indique la direction de plus grande pente. Une fonction $\mathcal C^1$ de différentielle nulle sur un ouvert connexe par arcs est constante.

Définition — dérivées secondes, Schwarz

$f$ est $\mathcal C^2$ si ses dérivées partielles secondes existent et sont continues. Théorème de Schwarz : alors $\dfrac{\partial^2f}{\partial x_i\partial x_j} = \dfrac{\partial^2f}{\partial x_j\partial x_i}$. La matrice hessienne $H_f(a) = \left(\partial_{ij}f(a)\right)$ est symétrique. Formule de Taylor-Young à l'ordre 2 : $f(a+h) = f(a)+\langle\nabla f(a),h\rangle+\dfrac12h^TH_f(a)h+o(\|h\|^2)$.

Théorème — extremums

Si $f$ est différentiable sur un ouvert et admet un extremum local en $a$, alors $\nabla f(a) = 0$ (point critique). Réciproque fausse (point selle). Pour $f$ $\mathcal C^2$ en un point critique : si $H_f(a)$ est définie positive, minimum local ; définie négative, maximum local ; valeurs propres de signes contraires, point selle. En dimension 2 avec $r = \partial_{xx}f$, $s = \partial_{xy}f$, $t = \partial_{yy}f$ : $rt-s^2>0$ ⇒ extremum (min si $r>0$), $rt-s^2<0$ ⇒ selle.

Méthode — extremums sur un compact

Une fonction continue sur un compact atteint ses bornes : on cherche les points critiques à l'intérieur, puis on étudie $f$ sur le bord (souvent paramétré).

Questions fréquentes sur ce chapitre

Quelle est la différence entre dérivées partielles et différentiabilité ?

L'existence des dérivées partielles n'implique pas la différentiabilité ni même la continuité ; mais si elles sont continues, la fonction est $\mathcal C^1$ donc différentiable.

Comment trouver les extremums d'une fonction de deux variables ?

On cherche les points critiques ($\nabla f = 0$), puis on étudie la hessienne : $rt-s^2>0$ donne un extremum (minimum si $r>0$), $rt-s^2<0$ un point selle.

Que représente le gradient ?

Le vecteur des dérivées partielles ; il est orthogonal aux lignes de niveau et indique la direction de plus forte croissance.

Que dit le théorème de Schwarz ?

Pour une fonction $\mathcal C^2$, l'ordre des dérivations partielles n'a pas d'importance : $\partial_{xy}f = \partial_{yx}f$.
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