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Programme de mathématiques PTSI · semestre 1

Techniques fondamentales de calcul différentiel et intégral

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Texte officiel du programme

Le point de vue adopté dans cette section est pratique : il s’agit, en prenant appui sur les acquis du lycée, de mettre en œuvre les techniques de base de l’analyse. La mise en place rigoureuse des notions abordées fait l’objet de sections ultérieures.

Les objectifs de formation sont les suivants :

  • l’introduction de fonctions pour établir des inégalités et résoudre des problèmes d’optimisation ;
  • la manipulation des fonctions classiques dont le corpus est étendu ;
  • le calcul de dérivées et de primitives ;
  • la mise en pratique, sur des exemples simples, de l’intégration par parties et du changement de variable ;
  • l’application des deux points précédents aux équations différentielles.

Le cours sur les équations différentielles est illustré par des exemples issus des autres disciplines scientifiques.

L2 Analyse Equation différentielle solution

exo7 880

Résoudre : \(y''(x)+2y^{\prime }(x)+y(x)=2x\cos x\cosh x\).

L2 Analyse Equation différentielle solution

exo7 881

Déterminer les \(f\in C^{2}({\Rr},{\Rr})\) telles que : ...

L2 Analyse Equation différentielle

exo7 882

Soit \(p\) continue positive non nulle ; montrer que toute solution de ...

L2 Analyse Equation différentielle

exo7 883

Montrer que toute solution de \(y''(x)e^{-x^{2}}+y(x)=0\) est bornée sur ...

L2 Analyse Equation différentielle solution

exo7 884

En posant \(t=\arctan x,\) résoudre : ...

L2 Analyse Equation différentielle solution

exo7 885

Résoudre par le changement de fonction \(z=\frac{y}{x}\) l’équation différentielle : ...

L1 Algèbre Espace vectoriel

exo7 891

Dire si les objets suivants sont des espaces vectoriels :

L2 Analyse Fonction de plusieurs variables solution

Fonction de $n$ variables et laplacien nul

Soit \(g \colon ]0;+\infty[ \to \R\) une fonction de classe \(\mathcal{C}^2\). So ...

L2 Analyse Série de Fourier solution

Introduction aux séries de Fourier

Peut-on reconstruire une fonction périodique à partir des fonctions ...

L1 Analyse Dérivabilité des fonctions réelles solution

Je dérive, je dérive

Pour chacune des fonctions suivantes, déterminer le domaine de définition, de dérivabilité et calculer la dérivée : ...

L3 Analyse de données Réseaux de neurones solution

Le problème du gradient vanishing

On considère un RNN simple scalaire sans entrée, pour isoler la dynamique de l’état caché : ...

L3 Probabilité Probabilité continue solution

Maximum de variables exponentielles et loi de Gumbel

Soit \((X_i)_{i\geq 1}\) une famille de variables aléatoires mutuellement indépendantes, suivant chacune la loi ex ...

L1 Analyse Continuité, limite et étude de fonctions réelles solution

Pair, impair ou manque

Déterminer la parité des fonctions suivantes : ...

L1 Analyse Calcul d'intégrales solution

Primitives de fonctions

Déterminer toutes les primitives de \(f(x)=\dfrac{e^{3x}}{1+e^{3x}}\).

L1 Analyse Calcul d'intégrales solution

Primitives de fonctions rationnelles

Calculer \(I_1=\displaystyle\int \frac{1}{x^2+1}\,dx\).

L2 Analyse Calcul d'intégrales

Primitives de fonctions rationnelles

L’objectif de cet exercice est de trouver l’expression explicite des primitives de \(x \to \frac{1}{(x^2 + 1)^2}\) ...

L3 Analyse de données Réseaux de neurones solution

Propagation forward dans un RNN simple

On considère un RNN simple à un seul état caché, défini par les équations : ...

L1 Analyse Propriétés de R solution

Puissances

Simplifier les expressions suivantes.

...

L1 Analyse Propriétés de R solution

Racines

Calculer les expressions suivantes et donner le résultat sous la forme \(a\,\sqrt{b}\) avec ...

L1 Analyse Continuité, limite et étude de fonctions réelles solution

Re des composée

Déterminer, pour les fonctions \(f\) et \(g\) suivantes, le domaine de définition ...

L2 Analyse Série entière solution

Résolution d'une équation différentielle

Soit l’équation différentielle \((E)\) définie pour \(\alpha>0\) par : ...

L3 Analyse de données Réseaux de neurones solution

Rétropropagation et problème du neurone mort

On étudie, sur un exemple simple, le calcul de la propagation avant et de la rétropropagation du gradient dans un réseau de neurones de régression. ...

L3 Analyse de données Réseaux de neurones solution

Rétropropagation à travers le temps (BPTT)

On considère un RNN simple scalaire (\(h_t \in \mathbb{R}\)) défini par : ...

L1 Analyse de données Réseaux de neurones solution

Score d'un perceptron sigmoïde : taille et poids

On reprend, sur des données fictives, un perceptron à deux entrées qui reçoit la taille \(t\) (en mètres) et le po ...

L2 Analyse Série entière solution

Solution d'équation différentielle développable en série entière

Trouver sous forme d’une série entière la solution de l’équation différentielle \((E)\): ...

L3 Probabilité Probabilité continue solution

Transformations et propriétés de la loi log-normale

La loi log-normale de paramètres \(\mu\in\mathbb R\) et \(\sigma>0\), notée ...

L2 Analyse de données Réseaux de neurones solution

Un pas de descente trop grand

On considère la fonction \[f(x,y)=(x-2)^2+4(y+1)^2\] et la descente de gradient à pas constant ...

L3 Analyse de données Réseaux de neurones solution

Une rétropropagation de bout en bout

On considère un réseau à une entrée, un neurone caché et un neurone de sortie : ...

L3 Analyse de données Réseaux de neurones solution

Une étape de descente de gradient sur un modèle linéaire

On cherche à ajuster un modèle linéaire de la forme \[\hat y = wx+b,\] où \(x\) ...

L2 Analyse Équation différentielle solution

Équation différentielle du second ordre et intégrale double

Cet exercice comporte deux parties indépendantes.

L2 Analyse Équation différentielle solution

Équation différentielle linéaire du premier ordre — variation de la constante

On considère les équations différentielles, définies pour \(x > 0\) : ...

L1 Analyse Continuité, limite et étude de fonctions réelles solution

Études de fonctions

Etudier et représenter les fonctions suivantes : ...

L1 Analyse de données Réseaux de neurones solution

Évaluer un perceptron à deux entrées, avec ou sans biais

On note \(H\) la fonction de Heaviside : \(H(t)=1\) si ...