Convexité, Optimisation — Centrale-Supélec

Exercices corrigés de Centrale-Supélec sur le thème « convexité, Optimisation », regroupés par filière.

MP–MPI


Exercice 1. (★★) minimum global ; projection orthogonale ; distance à un sous-espace
Soient {p\leq n}, {A\in M_{n,p}(\mathbb{R})} de rang {p} et {B\in\mathbb{R}^n}.

Montrer que {\lVert AX-B\rVert^2} a un unique minimum {X_0} et que {A^TAX_0=A^TB}.

Calculer {\inf_{x,y}((x+y-1)^2+(x-y)^2+(2x+y+2)^2)}.

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Exercice 2. (★★) extremums sous contrainte ; bornes atteintes ; éléments propres
Pour {S\in S_n(\mathbb{R})}, montrer que {x\mapsto x^TSx} possède un maximum sur la sphère unité et que ce maximum est une valeur propre de {S}.
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Exercice 3. (★★) convexité ; minimum global ; matrices définies positives
Pour {A} symétrique définie positive et {b\in\mathbb{R}^n}, poser {J(x)=\frac12\langle Ax,x\rangle-\langle b,x\rangle}.

Montrer sa stricte convexité, sa limite {+\infty} lorsque {\lVert x\rVert\to\infty}, puis l’existence et l’unicité de son minimum.

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Exercice 4. (★★) Minimum global ; Matrices définies positives ; Convexité
Soient {A\in S_n^{++}(\mathbb{R})}, {b\in\mathbb{R}^n} et {J(x)=\langle Ax,x\rangle-\langle b,x\rangle}.
1) Définir une matrice définie positive et rappeler ses propriétés.
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2) Montrer que {J} est strictement convexe.
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3) Montrer que {J} atteint un minimum en un unique point et que ce point résout {Ax=b}.
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Exercice 5. (★★) extremums sur un disque ; exponentielle complexe ; bornes atteintes
a) Montrer qu’une série numérique absolument convergente est convergente.

Poser {s(z)=(e^{iz}-e^{-iz})/(2i)} et {\varphi=|s|}.

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b) {s} est-elle bornée sur {\mathbb{C}} ?
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c) Même question sur {D=\left\{|z|\le1\right\}}.
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d) Trouver les extrema de {\varphi} sur {D} et leurs points d’atteinte.
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PSI


Exercice 1. (★★) Équivalents ; Développements asymptotiques ; Bijections réciproques
1) Montrer que {f:y\mapsto y^5+y} est une bijection de {\mathbb{R}_+^\star} sur elle-même.

Soient {v=f^{-1}} et {u(x)=v(x)^5}.

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2) Montrer que {u(x)=x+o(x)} lorsque {x\to+\infty}.
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3) Déterminer {\alpha,\beta\in\mathbb{R}} tels que {u(x)=x+\alpha x^{1/5}+\beta x^{-3/5}+o(x^{-3/5}),}puis en déduire un développement de {v} en {+\infty}.
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PC


Exercice 1. (★★★) convergence uniforme ; inégalités de convexité ; Cauchy-Schwarz
a) Calculer les sommes binomiales pondérées par {k} et {k(k-1)}.
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b) Montrer {\sum\limits_{k=0}^n(x-k/n)^2\binom nkx^k(1-x)^{n-k}=x(1-x)/n}.
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c) Pour {B_n(f)(x)=\sum\limits_{k=0}^nf(k/n)\binom nkx^k(1-x)^{n-k}}, montrer {B_{n+1}'=(n+1)\sum\limits_{k=0}^n(f((k+1)/(n+1))-f(k/(n+1))) \binom nkx^k(1-x)^{n-k}}.

En déduire la conservation de la croissance et de la convexité.

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d) Majorer la somme pondérée de {|x-k/n|} par {1/(2\sqrt n)}, puis l’erreur uniforme pour {f\in C^1} par {c/\sqrt n}.
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e) Montrer la convergence vers {f} pour {f} continue.
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Author: Jean-Michel Ferrard

Professeur de mathématiques en classe préparatoire aux grandes écoles.