Je commence par Maple.
Bien sur, je tombe sur l'ordi qui plante (loi de Murphy...).
Donc je dois redémarrer deux fois (ça prend beaucoup de temps dans un oral de 30 min ...)
Sinon voilà l'exercice :
Il faut étudier f:(x,y)->(4*x^2+y^2)*exp(-(x^2+4*y^2))
-> Représentation graphique
-> Points critiques
-> Limite quand norm((x,y),2))->infinity. N’essayer pas directement, Maple ne vous servirait à rien. Il faut passer en polaire.
-> Étude des maximums
-> Une autres question un peu tordue.
Après, au tableau :
On définit Phi: (M,N)-> tr(tM*N) (le produit scalaire canonique pour les matrices, réelles ici)
1) Mq que c'est un produit scalaire ( ok...)
2) Là ça devient intéressant : Mq norm(M*N) <= norm(M)*norm(N)
3) Étude du cas d'égalité (il y avait des indications que j'ai oublié, en rapport avec des matrices orthogonales).
Éléments de solution : Présenté comme dans l'énoncé, le problème est difficile à résoudre. Il faut se placer dans une base orthogonale et utiliser des endomorphismes associés aux matrices. La transposition devient le passage à l'adjoint.
On trouve quelque chose comme norm(M*N)=tr(f*adjoint(f)*g*adjoint(g))
On pose h=f*adjoint(f)
h est autoadjoint donc il existe une base orthogonale de vecteurs propre (cf symétrique réelle en terme de matrice).
Après il faut réorganiser un peu tout et avec un Cauchy Schwarz bien placé, on trouve l'inégalité.
J'ai pas eu la temps d'aborder la question 3.
Bien sur, je tombe sur l'ordi qui plante (loi de Murphy...).
Donc je dois redémarrer deux fois (ça prend beaucoup de temps dans un oral de 30 min ...)
Sinon voilà l'exercice :
Il faut étudier f:(x,y)->(4*x^2+y^2)*exp(-(x^2+4*y^2))
-> Représentation graphique
-> Points critiques
-> Limite quand norm((x,y),2))->infinity. N’essayer pas directement, Maple ne vous servirait à rien. Il faut passer en polaire.
-> Étude des maximums
-> Une autres question un peu tordue.
Après, au tableau :
On définit Phi: (M,N)-> tr(tM*N) (le produit scalaire canonique pour les matrices, réelles ici)
1) Mq que c'est un produit scalaire ( ok...)
2) Là ça devient intéressant : Mq norm(M*N) <= norm(M)*norm(N)
3) Étude du cas d'égalité (il y avait des indications que j'ai oublié, en rapport avec des matrices orthogonales).
Éléments de solution : Présenté comme dans l'énoncé, le problème est difficile à résoudre. Il faut se placer dans une base orthogonale et utiliser des endomorphismes associés aux matrices. La transposition devient le passage à l'adjoint.
On trouve quelque chose comme norm(M*N)=tr(f*adjoint(f)*g*adjoint(g))
On pose h=f*adjoint(f)
h est autoadjoint donc il existe une base orthogonale de vecteurs propre (cf symétrique réelle en terme de matrice).
Après il faut réorganiser un peu tout et avec un Cauchy Schwarz bien placé, on trouve l'inégalité.
J'ai pas eu la temps d'aborder la question 3.