2025-E3A-Psi-Corrigé

e3a–Polytech — 2025 — Mathématiques — Psi

Le sujet comporte quatre exercices indépendants.

Exercice 1

Question préliminaire. On pose {\varphi(t)=2t^3-t^2+1} pour {t\in\mathbb R}.

1. Étudier les variations de {\varphi} sur {[-1,1]} et en donner une représentation graphique.
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On considère {f:\mathbb R^2\to\mathbb R}, {f(x,y)=x^3+y^2}.

2. Déterminer les points critiques de {f} sur {\mathbb R^2}.
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3. En déduire que {f} n’admet aucun extremum local sur {\mathbb R^2}.
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On note {D=\{(x,y):x^2+y^2\leq4\}} le disque fermé de centre zéro et de rayon {2}.

4.1. Justifier que {f} admet des extrema globaux sur {D}.
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4.2. Justifier que ces extrema sont atteints sur le cercle de rayon {2}.
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4.3. Pour {M=(2\cos\alpha,2\sin\alpha)}, {\alpha\in]-\pi,\pi]}, montrer {f(M)=4\varphi(\cos\alpha)}.
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4.4. En déduire les extrema globaux de {f} sur {D}.
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Exercice 2

On considère, pour {y\in C^2(\mathbb R)}, l’équation {(E):\quad x^2y''(x)+xy'(x)-(x^2+x+1)y(x)=0\quad(x\in\mathbb R).}

1. Si {y} est solution de {(E)}, calculer {y(0)}.
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On cherche une solution {f} développable en série entière, avec {f'(0)=1}. On suppose {f(x)=\sum\limits_{n\geq0}a_nx^n} sur un intervalle {]-R,R[}, {R>0}.

2.1. Montrer {a_0=0}, {a_1=1} et {(n^2-1)a_n-a_{n-1}-a_{n-2}=0} pour {n\geq2}.
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2.2. Montrer par récurrence {|a_n|\leq1/(n-1)!} pour {n\geq1}.
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2.3. Justifier que {f} est définie sur {\mathbb R}.
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Soit {y\in C^2(\mathbb R)} une solution de {(E)}. On pose {z(x)=xy(x)e^x}.

3.1. Calculer {z(0)} et {z'(0)}.
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3.2. Montrer que {z'} est solution de {(F):xu'-(2x+1)u=0} sur {\mathbb R}.
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3.3.1. Résoudre sur {\mathbb R_+^*} l’équation {u'-(2+1/x)u=0}.
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3.3.2. Justifier que ces solutions sont prolongeables par continuité en zéro.
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3.4. Montrer que {u(x)=cxe^{2x}} satisfait {(F)} sur {\mathbb R} pour tout réel {c}.
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On admet que ce sont toutes les solutions de {(F)} sur {\mathbb R}.

3.5. Montrer qu’il existe {a\in\mathbb R} tel que {z(x)=a(2x-1)e^{2x}+a} pour tout {x}.
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3.6. Déterminer une expression de {f} au moyen des fonctions usuelles.
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Exercice 3

Pour {n\geq2} et {r\in\mathbb R}, on considère la matrice {M_r} dont les coefficients diagonaux valent {1} et tous les autres {r}. La matrice {J} a tous ses coefficients égaux à {1}. Sur {\mathbb R^n}, le produit scalaire canonique est {(X\mid Y)=X^TY}.

1. Déterminer une base de {\operatorname{Im}J} et le rang de {J}.
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2. Déterminer une base de {\ker J}.
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3. Prouver que {J} est diagonalisable dans {\mathcal M_n(\mathbb R)}.
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4. Déterminer les sous-espaces propres de {J} et une matrice diagonale semblable à {J}.
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5. Montrer que {\operatorname{Im}J} et {\ker J} sont orthogonaux et supplémentaires.
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6. Justifier {M_r\in\operatorname{Vect}(I_n,J)}.
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7. Montrer que {M_r} est diagonalisable et donner une matrice diagonale {\Delta_r} semblable à {M_r}.
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Pour {X,Y\in\mathbb R^n}, on pose {f_r(X,Y)=X^TM_rY}.

8.1. Pour {X} fixé, montrer que {Y\mapsto f_r(X,Y)} est une forme linéaire.
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8.2. Montrer {f_r(X,Y)=f_r(Y,X)}.
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8.3. Justifier l’existence d’une matrice orthogonale {P} telle que {f_r(X,Y)=(X')^T\Delta_rY'}, avec {X'=PX} et {Y'=PY}.

On ne déterminera pas {P}.

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8.4. Déterminer les valeurs de {r} pour lesquelles {f_r} est un produit scalaire.
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Exercice 4

Questions de cours

1. Pour une variable {Z} de loi géométrique de paramètre {p}, rappeler sa loi, son espérance et sa variance.
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2. Rappeler la définition de l’indépendance de deux variables discrètes {X_1,X_2} sur un même espace probabilisé.
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Soient {X,Y} indépendantes, à valeurs dans {\mathbb N}, telles que {\mathbb P(X=k)=\mathbb P(Y=k)=pq^k} pour {k\geq0}, où {0\lt p\lt 1} et {q=1-p}.

3. Pour {k\geq0}, montrer {\mathbb P(X\geq k)=q^k}.
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4.1. Dans quel ensemble {X+Y} prend-elle ses valeurs ?
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4.2. Déterminer la loi de {X+Y}.
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4.3.1. Pour {k>n}, calculer {\mathbb P(X=k\mid X+Y=n)}.
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4.3.2. Pour {0\leq k\leq n}, montrer que cette probabilité est une constante {r_n} indépendante de {k}.
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On pose {V=Y-X} et {M=\min(X,Y)}.

5.1. Préciser les ensembles de valeurs de {V} et {M}.
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5.2. Calculer {\mathbb P(M\geq k)} pour {k\geq0}.
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5.3. En déduire la loi de {M}.
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5.4. Pour {k\in\mathbb N} et {r\in\mathbb Z}, calculer {\mathbb P(M=k,V=r)}.
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5.5. En déduire la loi de {V}.
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5.6. Étudier l’indépendance de {M} et {V}.
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