Convexité, Optimisation — Polytechnique

Exercices corrigés de Polytechnique sur le thème « convexité, Optimisation », regroupés par filière.

MP–MPI


Exercice 1. (★★★★) Extremums globaux ; Théorème spectral ; Formes quadratiques
Soient {E} euclidien et {f\in S(E)}.

Poser {\Phi(v)=\lVert f(v)\rVert^2-\langle f(v),v\rangle^2}.

Donner une condition nécessaire et suffisante pour que {\Phi} admette un extremum.

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Exercice 2. (★★★) Projection orthogonale ; Approximation trigonométrique ; Distance à un sous-espace
Soient {n\ge1} et {f\in C^0([0,2\pi],\mathbb{R})}.
a) Montrer que {H_n(a_0,\ldots,a_n,b_1,\ldots,b_n)= \int_0^{2\pi}\left(a_0+\sum_{k=1}^n(a_k\cos kt+b_k\sin kt)-f(t)\right)^2dt}admet un unique minimum ; donner les coefficients minimisants.
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b) Déterminer la limite de {\min H_n}.
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Exercice 3. (★★★) Aire d'un triangle ; Extremums globaux ; Bornes atteintes
Dans le carré de sommets {\left\{0,1\right\}\times\left\{0,1\right\}}, on choisit {A,B,C}.
a) Montrer qu’il existe une disposition maximisant l’aire de {ABC}.

b) Caractériser les dispositions maximisantes.

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Exercice 4. (★★★★★) Permutations ; Combinaisons convexes ; Récurrence
Soit {n\ge2}. Une matrice bistochastique a des coefficients positifs ou nuls et toutes ses sommes de lignes et de colonnes égales à un ; soit {B_n} leur ensemble. Pour {\sigma\in\mathfrak S_n}, soit {P_\sigma=(\delta_{i,\sigma(j)})}.
a) Montrer que {B_n} est convexe. Un élément est extrémal s’il ne s’écrit pas comme combinaison convexe à poids strictement positifs de deux éléments distincts.

b) Montrer que les matrices de permutation sont extrémales.

c) Pour {M\in B_n}, posons {F(I)=\left\{i:\exists j\in I,m_{ij}>0\right\}}.

i) Montrer {|F(I)|\ge|I|}.

ii) Trouver une permutation {f} avec {m_{i,f(i)}>0} pour tout {i}.

iii) Déterminer tous les points extrémaux.

e) Montrer que {B_n} est l’enveloppe convexe des matrices de permutation.

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Exercice 5. (★★★) Minimum global ; Inégalités de convexité ; Homogénéité
Soient {p,q>0} avec {1/p+1/q=1}.

Montrer, pour des réels {a_i,b_i\ge0}, {\sum_{i=1}^na_ib_i\le\left(\sum_ia_i^p\right)^{1/p}\left(\sum_ib_i^q\right)^{1/q}.}

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PSI


Exercice 1. (★★★) parties convexes ; parties compactes ; composition d’endomorphismes
Soient {E} réel de dimension finie, {u\in\mathcal L(E)} et {K\subset E} convexe non vide. Posons {S_n=n^{-1}\sum\limits_{k=0}^{n-1}u^k}.
a) Montrer {S_n(K)\subset K}.
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b) Montrer {(S_1\cdots S_n)(K)\subset\bigcap_{k=1}^nS_k(K)}.
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c) Si {K} est compact et {\lVert u(x)\rVert\le\lVert x\rVert}, montrer que tout point de {\bigcap_{n\ge1}S_n(K)} est fixe par {u}.
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PC


Exercice 1. (★★) Continuité ; Inégalités de convexité ; Extremums globaux
Sur le simplexe {\Delta=\left\{(p_1,\ldots,p_n):p_i\geq0,\ \sum\limits p_i=1\right\}}, poser {H(p)=-\sum\limits_i p_i\log p_i}, avec {0\log0=0}.

Déterminer l’image pour {n=2}, puis {n=3}, et enfin pour tout {n}.

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Exercice 2. (★★) Inégalité de convexité ; Extremums ; Identités trigonométriques
Déterminer le périmètre maximal d’un triangle inscrit dans le cercle unité.
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Exercice 3. (★★★★) inégalités de convexité ; applications lipschitziennes ; continuité
Montrer qu’une fonction convexe {f:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}} est continue.
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Exercice 4. (★★★) inégalités de convexité ; caractérisation par les dérivées
Pour {k\ge1} et {x_1,\ldots,x_k>0}, montrer {\prod\limits_{i=1}^k(1+x_i^k)\ge(1+\prod\limits_{i=1}^kx_i)^k}.
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Author: Jean-Michel Ferrard

Professeur de mathématiques en classe préparatoire aux grandes écoles.