206 Exemples d’utilisation de la notion de dimension finie en analyse.
Exemples d’utilisation de la notion de dimension finie en analyse.
analysis
Espaces vectoriels normés
Complétude
Soit un espace métrique.
On dit que est complet si toute suite de Cauchy de est convergente dans .
est complet.
est complet pour tout .
On suppose que est un espace métrique complet. Soit . Alors est complet si et seulement si est une partie fermée de .
On suppose que est un espace vectoriel sur de dimension finie muni de la norme infinie . Alors est un espace vectoriel normé complet.
L’espace des fonctions polynomiales définies sur et muni de la norme n’est pas complet.
Théorème du point fixe de Banach. Soient un espace métrique complet et une application contractante (ie. ). Alors, De plus la suite des itérés définie par et converge vers .
Théorème de prolongement des applications uniformément continuesSoient et des espaces métriques. On suppose complet. Soient dense et une application uniformément continue. Alors, il existe une unique application uniformément continue et telle que .
Compacité
Soit un espace métrique.
Un espace métrique est compact s’il vérifie la propriété de Bolzano-Weierstrass :
De toute suite de l’espace on peut extraire une sous-suite convergente dans cet espace.
Tout segment de est compact, mais n’est pas compact.
Un espace métrique compact est complet.
Un espace métrique compact est borné.
Soit .
Si est compacte, alors est une partie fermée bornée de .
Si est compact et est fermée, alors est compacte.
Un produit d’espaces métriques compacts est compact pour la distance produit.
On suppose que est un espace vectoriel de dimension finie muni de la norme infinie . Les compacts de cet espace vectoriel normé sont les parties fermées et bornées.
Un intervalle de est compact si et seulement si c’est un segment.
Équivalence des normes
Soit un espace vectoriel.
On dit que deux normes et sur sont équivalentes si
Deux normes équivalentes sur définissent la même topologie sur .
equivalence-des-normes-en-dimension-finie-et-theoreme-de-riesz
En dimension finie, toutes les normes sont équivalentes.
Le corollaire suivant justifie l’étude de la compacité dans la Section Compacité.
Les parties compactes d’un espace vectoriel normé de dimension finie sont les parties fermées bornées.
Et le corollaire suivant justifie l’étude de la complétude dans la Section Complétude.
Tout espace vectoriel de dimension finie est complet.
Tout sous-espace vectoriel de dimension finie d’un espace vectoriel normé est fermé dans cet espace.
Si est un espace vectoriel normé de dimension finie, alors toute application linéaire (où désigne un espace vectoriel normé arbitraire) est continue.
Théorème de d’Alembert-GaussTout polynôme non constant de admet une racine dans .
L’exponentielle d’une matrice est un polynôme en la matrice.
Théorème de RieszLa boule unité fermée d’un espace vectoriel normé est compacte si et seulement s’il est de dimension finie.
Applications linéaires
Soient et deux espaces vectoriels normés sur ou .
On note l’ensemble des applications linéaires de dans et l’ensemble des applications linéaires continues de dans . Si , on note et .
Soit . Les assertions suivantes sont équivalentes.
.
est continue en .
est bornée sur .
est bornée sur .
Il existe tel que .
est lipschitzienne.
est uniformément continue sur .
Toute application linéaire d’un espace vectoriel normé de dimension finie dans un espace vectoriel normé quelconque est continue.
La dérivation sur , n’est pas continue.
Espaces de Hilbert
Espaces de Hilbert et dimension finie
Soit ou .
Un espace vectoriel sur le corps est un espace de Hilbert s’il est muni d’un produit scalaire et est complet pour la norme associée .
Tout espace préhilbertien (ie. muni d’un produit scalaire) de dimension finie est un espace de Hilbert.
Projection sur un convexe ferméSoit un convexe fermé non-vide. Alors : On peut donc noter , le projeté orthogonal de sur . Il s’agit de l’unique point de vérifiant
Si est un sous-espace vectoriel fermé dans (par exemple, si est de dimension finie), alors est une application linéaire continue. De plus, pour tout , est l’unique point tel que .
Si est un sous-espace vectoriel fermé dans (par exemple, si est de dimension finie), alors et est la projection sur parallèlement à : c’est la projection orthogonale sur .
En reprenant les notations précédentes, en supposant de dimension finie et en notant une base orthonormée de , alors
Séries de Fourier
Pour tout , on note l’espace des fonctions , -périodiques et mesurables, telles que .
Pour tout , on note la fonction -périodique définie pour tout par .
est un espace de Hilbert pour le produit scalaire
La famille est une base hilbertienne (totale et orthonormée) de .
Soit . On note le sous-espace vectoriel des polynômes trigonométriques de degré . Alors :
.
où est la somme partielle d’ordre de la série de Fourier de .
où est le -ième coefficient de Fourier.
Inégalité de Beissel
Cette inégalité est en fait une égalité : c’est l’égalité de Parseval.
On considère sur . Alors,
Calcul différentiel
Différentielle et dérivées partielles
Soient et deux espaces vectoriels normés sur . Soient ouvert et une application de dans .
est dite différentiable en un point de s’il existe telle que Si existe, alors elle est unique et on la note : c’est la différentielle de en .
En dimension quelconque dépend a priori des normes et . Cependant, en dimension finie, l’équivalence des normes implique que l’existence et la valeur de ne dépendent pas des normes choisies.
La définition demande à d’être continue. En dimension finie, le problème ne se pose donc pas.
Si est linéaire et continue, alors pour tout .
On se place maintenant dans le cas où .
Soit .
Soit . Si la fonction de la variable réelle est dérivable en , on dit que est dérivable en selon le vecteur . On note alors
Soit la base canonique de et soit . On dit que admet une -ième dérivée partielle en si est dérivable en selon le vecteur . On note alors
Une fonction différentiable en un point est dérivable selon tout vecteur en ce point.
La fonction est dérivable selon tout vecteur au point mais n’est pas continue en .
Si toutes les dérivées partielles de existent et si elles sont continues en un point de , alors est différentiable en et on a où est la base duale de la base canonique de .
Soit . Si , la matrice de dans les bases canoniques de et est (où l’on a noté ) : c’est la matrice jacobienne de en .
Équations différentielles linéaires
Soient , un espace de Banach et un ouvert. Soit une fonction.
On appelle équation différentielle une équation de la forme (ie. une équation portant sur les dérivées d’une fonction.)
Toute application (où est un intervalle de ) fois dérivable vérifiant :
;
;
est une solution de . On note l’ensemble des solutions de .
Une solution de est dite maximale s’il n’existe pas d’autre solution (où est un intervalle de ) de telle que , et sur .
On appelle problème de Cauchy de en la recherche d’une solution de vérifiant
Toute équation différentielle sur d’ordre du type (où sont des fonctions continues d’un intervalle de non réduit à un point dans et est une fonction continue) est appelée équation différentielle linéaire d’ordre .
Si de plus , alors est qualifiée d’homogène.
theoreme-de-cauchy-lipschitz-lineaire
Cauchy-Lipschitz linéaireSoient et deux fonctions continues. Alors, pour tout et , le problème de Cauchy admet une unique solution définie sur tout entier.
Considérons l’équation . Comme la fonction nulle est solution maximale, il s’agit de l’unique solution qui s’annule sur .