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Partie convexe d'un espace vectoriel réel $E$ désigne un espace vectoriel sur $\mathbb R$. Soit $u_1, \dots, u_n$ des vecteurs de $E$, et $\lambda_1, \dots, \lambda_n$ des réels tels que $\sum_{i=1}^n \lambda_i\neq 0$. On appelle barycentre des vecteurs $u_1, \dots, u_n$ affectés des poids $\lambda_1, \dots, \lambda_n$ le vecteur $v$ défini par $$v=\frac{1}{\sum_{i=1}^n \lambda_i}\sum_{i=1}^n \lambda_i u_i. $$ Dans le plan ou l'espace muni d'un repère de centre $O$, on identifie le point $M$ et le vecteur $\overrightarrow{OM}$. Inégalité de convexité sinus. On définit alors le barycentre $G$ des points $A_1, \dots, A_n$ affectés des poids $\lambda_1, \dots, \lambda_n$ par le fait que le vecteur $\overrightarrow{OG}$ est le barycentre des vecteurs $\overrightarrow{OA_1}, \dots, \overrightarrow{OA_n}$ affectés des poids $\lambda_1, \dots, \lambda_n$. Ceci ne dépend pas du choix du repère initial. Proposition (associativité du barycentre): si $v$ est le barycentre de $(u_1, \lambda_1), \dots, (u_n, \lambda_n)$, et si $$\mu_1=\sum_{i=1}^p \lambda_i\neq 0\textrm{ et}\mu_2=\sum_{i=p+1}^n \lambda_i\neq 0, $$ alors $v$ est aussi le barycentre de $(v_1, \mu_1)$ et de $(v_2, \mu_2)$, où $v_1$ est le barycentre de $(u_1, \lambda_1), \dots, (u_p, \lambda_p)$ et $v_2$ est le barycentre de $(u_{p+1}, \lambda_{p+1}), \dots, (u_n, \lambda_n)$.
II – La formule à connaître Si f est convexe sur un intervalle I, alors le graphe de f est situé au-dessus de ses tangentes sur I. Ce qui se traduit mathématiquement par la propriété suivante: Pour tous x et y de I, on a: C'est cette formule que l'on utilise le plus dans les énoncés de concours, elle permet de gagner du temps et de montrer au correcteur que vous maîtrisez votre sujet. Voyons quelques exemples d'application. III – Exemples d'application Question 1: Montrer que pour tout x > 0, ln( x + 1) ≤ x. Réponse 1: Pour tout x > 0, ln »( x) = -1/x^2 < 0 donc ln est concave sur R+*. Ainsi, le graphe de ln est en dessous de ses tangentes, en particulier sa tangente en 1. Ce qui s'écrit: ln( x) ≤ ln'( 1)( x – 1) + ln( 1) i. e ln( x) ≤ x – 1 En appliquant cette formule en x + 1, on obtient bien ln( x + 1) ≤ ( x + 1) – 1 = x d'où le résultat. Question 2: Montrer que pour tout x de R, exp( – x) ≥ 1 – x. Preuve : inégalité de convexité généralisée [Prépa ECG Le Mans, lycée Touchard-Washington]. Réponse 2: exp est convexe sur R donc son graphe est au-dessus de ses tangentes et en particulier celle en 0, ce qui s'écrit: exp( x) ≥ exp' (x)( x – 0) + exp( 0) i. e exp( x) ≥ x + 1 En appliquant cette formule en – x, on obtient bien exp( – x) ≥ 1 – x. IV – Pour aller plus loin Notez que dans une question de Maths II ECS 2018, on devait utiliser le résultat ln( 1 + x) ≤ x sans avoir eu à le démontrer avant, c'est vous dire l'importance de ces formules bien qu'elles soient hors programme!
Cette inégalité permet d'affirmer que la fonction h: x ↦ g f ( x) est convexe sur I. a) Étudier la convexité de la fonction ln sur 0; + ∞ Pour montrer que la fonction logarithme népérien est concave sur 0; + ∞, on commence par calculer la dérivée seconde. La fonction ln est dérivable sur 0; + ∞ et a pour dérivée x ↦ 1 x. De même, la fonction x ↦ 1 x est dérivable sur 0; + ∞ et a pour dérivée x ↦ − 1 x 2. La dérivée seconde de la fonction ln est donc négative. On en déduit que la fonction logarithme népérien est concave sur 0; + ∞. b) Démontrer des inégalités D'après l'inégalité démontrée dans la partie A, on peut écrire que, pour tout t ∈ 0; 1, ln ( t a + ( 1 − t) b) ≥ t ln ( a) + ( 1 − t) ln ( b) car la fonction ln est concave sur 0; + ∞. Fonctions convexes/Applications de l'inégalité de Jensen — Wikiversité. En donnant à t la valeur 1 2, on obtient: ln 1 2 a + 1 2 b ≥ 1 2 ln a + 1 2 ln b. Pour tous a, b réels positifs on sait que ln ( a b) = ln a + ln b et ln a = 1 2 ln a. L'inégalité précédente peut encore s'écrire ln a + b 2 ≥ ln a + ln b ou encore ln a + b 2 ≥ ln a b. La fonction ln est croissante, on en déduit que a b ≤ a + b 2.
On pose $a_0=a$, $a_1=(2a+b)/2$, $a_2=(a+2b)/3$ et $a_3=b$. On pose également $$\mu=\frac{f(a_2)-f(a_1)}{a_2-a_1}. $$ On suppose que $\mu\leq 0$. Justifier que $f$ atteint son minimum sur $[a, b]$ sur l'intervalle $[a_1, a_3]$. On suppose que $\mu>0$. Justifier que $f$ atteint son minimum sur $[a, b]$ sur l'intervalle $[a_0, a_2]$. Leçon 253 (2020) : Utilisation de la notion de convexité en analyse.. Écrire une fonction sous Python permettant de donner un encadrement d'amplitude $\veps$ du minimum de la fonction convexe $x\mapsto e^x+x^2$, sachant que ce minimum se situe dans l'intervalle $[-1, 0]$. Soit $f$ une fonction convexe croissante et soit $g$ une fonction convexe. Démontrer que $f\circ g$ est convexe. Soit $f:\mathbb R\to]0, +\infty[$. Montrer que $\ln f$ est convexe si et seulement si, pour tout $\alpha>0$, $f^\alpha$ est convexe. Enoncé Soit $f:\mtr\to\mtr$ une fonction continue telle que: $$\forall(x, y)\in\mtr^2, \ f\left(\frac{x+y}{2}\right)\leq \frac{f(x)+f(y)}{2}. $$ Prouver que $f$ est convexe.