QDV 10: Cap CAPES! Même pas cap?!

Bonjour à toutes et à tous;


Le premier problème CAPES de novembre 2013 propose sans le mentionner une preuve d'Ivan Niven (1915-1999) sur l'irrationalité de $\pi$, puis le candidat rencontre successivement les développements en série de Friedrich Engel (1861-1941), les méthodes de Laplace (moindres déviations absolues) et de Gauss-Legendre (moindres carrés) sur les indicateurs de dispersion, l'entropie de Claude Shannon (1949) et enfin pour terminer l'inégalité de Johan Jensen (1906).

Autant de grands mathématiciens incontournables qui font que le Comité du Vendredi vous propose de rédiger un corrigé collégial de ce problème avec les participants à notre forum et à la QDV. Dernière minute, hier soir, ev a proposé en ligne un corrigé du problème 1 de la première épreuve ici : http://www.les-mathematiques.net/phorum/read.php?6,791842,793918#msg-793918

Nous vous proposons en conséquence de ne corriger que le problème 2 de la première épreuve.

Quelques règles qu'il n'est pas obligatoire de respecter : chacun répond à une seule question à la fois et ne peut répondre à deux questions successives, mais pourra répondre par la suite à une autre question. On ne répond à une nouvelle question que lorsque la précédente a été (correctement) résolue.

Un document solution pdf sera proposé avec la référence des différents pseudos par question si l'objectif de cette QDV10 est atteint.

Le fil ouvert par Jean-Etienne sur ce problème : http://www.les-mathematiques.net/phorum/read.php?6,791842,page=1

Pour commencer :

Problème 2 : statistiques et probabilités

Partie A : deux indicateurs de dispersion

1. minimisation de G

1.1 à vous de proposer...

Amicalement. Bernard p/o Le Comité Du Vendredi.


Lénoncé:

Réponses

  • Bon, je commence. 1.1

    On a $\displaystyle G(x)=\sum_{i=1}^{n}(x^2-2x_ix+x_i^2)=nx^2-2\left(\sum_{i=1}^{n}x_i\right)x+\sum_{i=1}^{n}x^2_i$ donc $G$ admet un minimum atteint en $\displaystyle\dfrac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$.
  • Norbert : a écrit:
    Friedrich Engel (1861-2011)

    Celui-là, il est bon pour le Guiness des records, Mathusalem n'ayant pas été homologué :D.

    Bruno
  • 1.2 C'est la moyenne (empirique).
  • Pour Ivan Niven, il me semble l'avoir déjà écrit, et j'ai donné de plus la référence exacte de l'article, et un autre participant de ce forum l'a retrouvé en ligne, et j'ai donné aussi une curiosité, l'exposé de cette démonstration dans le "Journal de mathématiques élémentaires" de la librairie Vuibert, en 1961. Je fais moi aussi un peu d'histoire des mathématiques - oh si peu ...
    Quant au corrigé, il me semble qu'un autre participant en a déjà fait un, qui est très bien rédigé. Contrairement au point de vue considéré comme correct aujourd'hui, "collégial" n'est pas une qualité en soi.
    RC
  • Bonjour,

    Merci Raymond pour la référence à Ivan Niven, c'était ici : http://www.les-mathematiques.net/phorum/read.php?6,791842,792260#msg-792260

    Comme ev a proposé en ligne un corrigé du problème 1 de la première épreuve très bien rédigé effectivement : http://www.les-mathematiques.net/phorum/read.php?6,791842,793918#msg-793918 seul un corrigé collégial (qu'on espère de qualité) du problème 2 de la première épreuve est souhaité dans cette QDV 10.

    Pour le 1.2 : moyenne empirique (ou également moyenne arithmétique ?)

    Amicalement.
  • Personne ne m'en voudra si je fais à la fois 2.1 et 2.2 :
    25878
    25877
  • 2.3 La fonction $L$ est continue et affine par morceaux. Pour tout $i=1,\ldots,n-1$ et tout $x\in [x_i,x_{i+1}]$, on a
    $$L(x)=\sum_{j=1}^{i} (x-x_j)-\sum_{j=i+1}^n (x-x_j)=(2i-n)x+\mbox{constante},$$
    donc sur $[x_i,x_{i+1}]$ la fonction $L$ est strictement décroissante si $i<\dfrac{n}{2}$, constante si $i=\dfrac{n}{2}$ et strictement croissante si $i>\dfrac{n}{2}$.

    De même, $L$ est strictement décroissante sur $]-\infty,x_1]$ et strictement croissante sur $[x_n,+\infty[$.

    Si $n$ est impair on en déduit que $L$ est strictement décroissante sur $]-\infty,x_{[n/2]+1}]$ et strictement croissante sur $[x_{[n/2]+1},+\infty[$, donc $L$ atteint son minimum en $x_{[n/2]+1}$.

    De même, si $n$ est pair alors $L$ atteint son minimum en tout point de $[x_{n/2},x_{n/2+1}]$.

    2.4 Ce sont les médianes.
  • C'est pas marrant si JLT et moi on est les seuls à répondre ! Je vais mettre un lien dans l'autre fil.

    En attendant, en m'aidant de mes maigres compétences en proba et de Maple, je tente les terribles questions B.1.1 et B.1.2 :

    B.1.1 : $A$ est un système complet d'évènements donc $p_1+p_2+p_3+p_4=1$, d'où $p_1=p_2=p_3=p_4=\dfrac{1}{4}$ et $H(A)=-\dfrac{1}{4}\ln\dfrac{1}{4}-\dfrac{1}{4}\ln\dfrac{1}{4}-\dfrac{1}{4}\ln\dfrac{1}{4}-\dfrac{1}{4}\ln\dfrac{1}{4}=\ln 4=2\ln 2$.

    B.1.2 : Plus dur : $H(A)=-\dfrac{1}{8}\ln\dfrac{1}{8}-\dfrac{1}{8}\ln\dfrac{1}{8}-\dfrac{1}{4}\ln\dfrac{1}{4}-\dfrac{1}{2}\ln\dfrac{1}{2}=\dfrac{7}{4}\ln 2$.

    Je me demande sur combien de points étaient ces questions...
  • Bon allez, je me sacrifie (pouah ! de l'analyse!)

    {\bf B.1.2} Il s'agit ici de trouver le minimum de la fonction

    $g: x\in]0,1[\mapsto -x ln(x)-(1-x)ln(1-x)$

    (puisque les $p_i$ sont tous strictement positifs, aucun ne peut être égal à $1$ non, plus, puisque leur somme vaut $1$)

    La fonction $g$ est dérivable (par les théorèmes usuels), de dérivée

    $g': x\in]0,1[\mapsto - ln(x)+ln(1-x)$

    Si $g$ admet un minimum en $x$, alors $g'(x)=0$, soit $ln(x)=ln(1-x)$. Comme la fonction logarithme est bijective de $\R^{+*}$ sur $\R$ (ou en appliquant l'exponentielle des deux côtés de l'égalité), on en tire $1-x=x$, soit $x=1/2$, qui est bien un élément de $]0,1[$.

    Il faut encore vérifier que $x=1/2$ correspond bien a un maximum.
    Pour cela , on remarque par exemple que $g'(1/4)=ln(3)>0$ et que $g'(3/4)=-ln(3)<0$. Comme $g$ est continue, elle garde un signe constant sur tout intervalle où elle ne s'annule pas, donc $g'(x)>0$ si $0<x<1/2$ et $g'(x)<0$ si $1/2<x<1$.

    Autre méthode:
    en utilisant la décroissance de la fonction inverse, on obtient que $1/x-1\geq 1$ si $x\in]0,1/2]$ et $1/x-1\leq 1$ si $x\in [1/2,1[$.
    En utilisant la croissance de la fonction logarithme, on a
    $g'(x)\geq 0$ si $0<x\leq 1/2$ et $g'(x)\leq 0$ si $1/2\leq x<1$.

    On en déduit que $g$ est croissante sur $]0,1/2]$ et décroissante sur $[0,1/2[$, d'où le résultat.

    On aurait tout aussi bien pu constater que $g$ est deux fois dérivable, et que $g''(1/2)=-4<0$, ce qui aurait suffit à conclure également.

    Pfou, je fais une overdose d'analyse, je vais me coucher :D
  • Alors, B.3.1.
    Soit $f$ convexe sur un intervalle $I$.
    Démontrons par récurrence sur $n\in\mathbb{N}^*$ la propriété $P_n$ suivante : étant donné $(x_1,...,x_n)\in I^n$, et $(\lambda_1,...,\lambda_n)\in \mathbb{R}_{+}^n$ avec $\sum_{k=1}^{n}{\lambda_k}=1$, on a : $f\left(\sum_{k=1}^{n}{\lambda_k x_k}\right)\leq \sum_{k=1}^{n}{\lambda_k f(x_k)}$.

    Si $n=1$, les deux quantités à gauche et à droite de l'inégalité sont égales à $f(x_1)$ et l'inégalité est donc vraie. Ainsi $P_1$ est vérifiée.

    $P_2$ est exactement la définition de la convexité de $f$. Par hypothèse, $P_2$ est donc également vérifiée.

    Supposons maintenant $P_{n-1}$ vraie pour $n\in\mathbb{N}, n\geq 2$ fixé quelconque, et montrons $P_n$. Soit $(x_1,...,x_n)\in I^n$, et $(\lambda_1,...,\lambda_n)\in \mathbb{R}_{+}^n$ avec $\sum_{k=1}^{n}{\lambda_k}=1$. Si $\lambda_n=1$, c'est qu'alors tous les autres $\lambda_i$ sont nuls (ils doivent être positifs et $\sum_{i=1}^{n-1}{\lambda_i}=1-\lambda_n=0$). Supposons maintenant $\lambda_n \neq 1$. Alors on a $\sum_{k=1}^{n}{\lambda_k x_k}=\lambda_n x_n + (1-\lambda_n) \left( \sum_{k=1}^{n-1}{\frac{\lambda_k}{1-\lambda_n} x_k} \right)$ (on a séparé le terme en $x_n$ et tous les autres termes, qu'on a multipliés et divisés par le scalaire non nul $1-\lambda_n$). Mais en utilisant la convexité de $f$, avec les points $x=x_n, y=\sum_{k=1}^{n-1}}{\frac{\lambda_k}{1-\lambda_n} x_k}$ affectés des coefficients respectifs $\lambda_n$ et $(1-\lambda_n)$, on a :
    $f\left(\sum_{k=1}^{n}{\lambda_k x_k}\right) = f\left(\lambda_n x_n + (1-\lambda_n) \left( \sum_{k=1}^{n-1}{\frac{\lambda_k}{1-\lambda_n} x_k}\right)\right) \leq \lambda_n f(x_n) + (1-\lambda_n) f \left( \sum_{k=1}^{n-1}{\frac{\lambda_k}{1-\lambda_n} x_k}\right)$.
    Ensuite, en remarquant que $\sum_{k=1}^{n-1}{\frac{\lambda_k}{1-\lambda_n}}=\frac{\sum_{k=1}^{n-1}{\lambda_k}}{1-\lambda_n}=\frac{1-\lambda_n}{1-\lambda_n}=1$, on peut majorer le terme de droite grâce à $P_{n-1}$ (par hypothèse de récurrence), avec les points $x_k, 1\leq k\leq n-1$, affectés des poids respectifs $\frac{\lambda_k}{1-\lambda_n}$. Cela donne $f \left( \sum_{k=1}^{n-1}{\frac{\lambda_k}{1-\lambda_n} x_k}\right) \leq \sum_{k=1}^{n-1}{\frac{\lambda_k}{1-\lambda_n} f(x_k)}$. Donc $(1-\lambda_n) f \left( \sum_{k=1}^{n-1}{\frac{\lambda_k}{1-\lambda_n} x_k}\right) \leq \sum_{k=1}^{n-1}{\lambda_k f(x_k)}$. En injectant cette inégalité dans celle trouvée plus haut, on obtient exactement l'inégalité de définition de $P_n$.

    $P_n$ étant vraie pour $n=1$ et héréditaire, elle est donc vraie pour tout $n\in\mathbb{N}^*$.
  • Edit : mon message a dû se croiser avec celui de tenuki.

    {\bf 3.1} On montre l'assertion par récurrence sur $n\in \N^*$. Pour $n=1$ l'inégalité est évidemment satisfaite. Soit $n\ge 2$, supposons la propriété vraie au rang $n-1$.

    {\sl Premier cas} : $\lambda_n=1$. Alors $\lambda_k=0$ pour tout $k<n$ et l'inégalité devient $f(x_n)\le f(x_n)$, ce qui est trivial.

    {\sl Deuxième cas} : $\lambda_n<1$. Par convexité de $f$, on a
    \begin{eqnarray*}
    f\Big(\sum_{k=1}^{n-1}\lambda_kx_k\Big)&=&
    f\Big(\lambda_n x_n+(1-\lambda_n)\sum_{k=1}^{n-1}\frac{\lambda_k}{1-\lambda_n}x_k \Big)\\
    &\le& \lambda_nf(x_n)+(1-\lambda_n)f\Big(\sum_{k=1}^{n-1}\frac{\lambda_k}{1-\lambda_n}x_k\Big).
    \end{eqnarray*}

    En utilisant l'hypothèse de récurrence, compte tenu de $\displaystyle \sum_{k=1}^{n-1} \frac{\lambda_k}{1-\lambda_n}=1$, l'expression précédente est majorée par
    \begin{eqnarray*}
    \lambda_nf(x_n)+(1-\lambda_n)\Big(\sum_{k=1}^{n-1}\frac{\lambda_k}{1-\lambda_n}f(x_k)\Big)
    &=&\lambda_nf(x_n)+\Big(\sum_{k=1}^{n-1}\lambda_kf(x_k)\Big)\\
    &=&\sum_{k=1}^{n}\lambda_kf(x_k),
    \end{eqnarray*}

    ce qui montre bien l'inégalité au rang $n$.
  • Bonjour,

    Merci à tous pour vos contributions (tu)

    Merci Juge Ti pour cet appel à la population que tu as lancé ici.

    B.3.2
    Soit $f: x\in]0,1[\mapsto x \ln(x)$, alors $f'(x)=1+ \ln(x)$ et $f''(x)= \dfrac{1}{x}.$

    La fonction $f''$ est clairement positive sur $]0,1[$; en admettant le théorème proposé dans l'énoncé : $f$ est deux fois dérivable sur $]0,1[$ et $f''$ est positive sur $]0,1[$, donc la fonction $f: x\mapsto x \ln(x)$ est convexe sur $]0,1[$.

    Amicalement.
  • {\bf B.3.3} On applique l'inégalité de Jensen avec $x_k=p_k$ et $\lambda_k=\dfrac{1}{n}$ pour $k=1,\ldots,n$.

    En tenant compte du fait que $p_1+\cdots+p_n=1$, on obtient $\dfrac{1}{n} \ln\Big(\dfrac{1}{n}\Big)\leq \dfrac{1}{n} \cdot (-H(A))$, soit $H(A)\leq \ln(n)$ en utilisant les propriété du logarithme et en remettant tout dans le bon sens.

    Comme $H(A)=\ln(n)$ lorsque tous les $p_k$ sont égaux à $\dfrac{1}{n}$, l'entropie est bien maximale dans le cas équiprobable.
  • Greg qui fait des probas !
    Le changement, c'est maintenant !;)
  • C.1.1.
    On a (sous réserve de convergence),
    $$H(g) = - \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^{+\infty} e^{-\frac{t^2}{2}}\,\left( -\dfrac{t^2}{2} - \dfrac{1}{2}\ln(2\pi)\right)\,\mathrm dt.$$
    Or $- \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}}\displaystyle\int_{-\infty}^{+\infty} e^{-\frac{t^2}{2}}\,\left( - \dfrac{1}{2}\ln(2\pi)\right)\,\mathrm dt = \dfrac{1}{2}\ln(2\pi)$ puisque $g$ est une densité de probabilité. Reste à déterminer l'autre intégrale.\\
    Soit $\left\lbrace \begin{array}{lllllll}
    u(t) &=& t &\quad& u'(t) &=& 1 \\
    v'(t) &=& te^{-\frac{t^2}{2}} && v(x) &=& -e^{-\frac{t^2}{2}} \\
    \end{array} \right.$. Ces fonctions sont de classe $\mathcal C^1$ au moins.
    En intégrant par parties,
    $$\dfrac{1}{\sqrt{2\pi}}\displaystyle\int_{-\infty}^{+\infty} t^2}\,e^{-\frac{t^2}{2}}\,\mathrm dt = \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}}\left[ -te^{-\frac{t^2}{2}} \right]_{-\infty}^{+\infty} + \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^{+\infty} e^{-\frac{t^2}{2}}\,\mathrm dt.$$
    Le terme tout intégré est nul du fait de la croissance comparée de l'exponentielle et des polynômes. L'intégrale de droite vaut $1$, ce qui prouve \textit{a posteriori} la convergence de l'intégrale de gauche qui vaut donc aussi $1$. Finalement,
    $$H(g) = \dfrac12 + \dfrac{1}{2}\ln(2\pi).$$

    Ce résultat a été confirmé par des experts.

    C'est la question suivante qui va être rigolote...

    e.v.

    [Un facteur 1/2 intempestif a été prié de rentrer à la maison.]
    Personne n'a raison contre un enfant qui pleure.


  • {\bf C.1.2.}
    \begin{eqnarray*}
    H(h)&=& -\int_0^\infty \lambda e^{-\lambda t}(\ln \lambda -\lambda t)\,dt\\
    &=& \int_0^\infty e^{-u}(-\ln\lambda+u)\,du\qquad (u=\lambda t)\\
    &=& [(\ln\lambda) e^{-u}-(u+1)e^{-u}]_0^\infty\\
    &=& 1-\ln\lambda.
    \end{eqnarray*}
  • C.1.2.

    Comme $h$ est supposée continue pour pouvoir en calculer l'entropie, elle est en particulier continue en zéro ce qui donne $\lambda = 0$. Par la suite d'une part
    $$1 = \int_{-\infty}^{+\infty} h(t)\,\mathrm dt = \int_{-\infty}^{+\infty} 0\,\mathrm dt = 0.$$
    d'autre part sur $]-\infty,0]$, il faut m'expliquer comment qu'on calcule $h(t) \ln(h(t))$ pour pouvoir ensuite l'intégrer.

    amicalement,

    e.v.
    Personne n'a raison contre un enfant qui pleure.


  • Evidemment l'énoncé est faux, il faut enlever l'hypothèse de continuité de $f$. D'autre part il faut poser par convention $x\ln x=0$ si $x=0$.
  • {\bf C.2.1} On fixe $y$ et on considère la fonction $f_y: x\in]0,+\infty[\mapsto x\ln(y)-x\ln(x)+x-y$.

    Elle est dérivable en tout $x>0$, de dérivée $f'(x)=\ln(y)-\ln(x)$.

    En utilisant la croissance de la fonction logarithme, on en déduit facilement que $f$ est strictement croissante sur $]0,y[$ et strictement décroissante sur $]y,+\infty[$. Elle atteint donc un maximum en $x=y$, ce maximum valant $f_y(y)=0$. De plus, $x=y$ est l'unique valeur de $x$ pour laquelle ce maximum est atteint (d'après l'étude des variations précédente).

    Ceci permet donc de répondre aux deux parties de la question.

    {\bf C.2.2}Supposons que $f$ soit non nulle en un point $x_0\in[a,b]$. On a donc $f(x_0)>0$. Comme $f$ est continue en $x_0$, il existe $\alpha>0$ tel que pour tout $x\in[a,b]$ tel que $\vert x-x_0\vert<\alpha$, on ait $\vert f(x)-f(x_0)\vert < f(x_0)/2$.

    En particulier, si on pose $I=[\max(a,x_0-\alpha/2),\min(b,x_0
    +\alpha/2)]=[c,d]$, alors pour tout $x\in I$, on a $f(x)>f(x_0)/2$. Remarquons que $d-c>0$.


    Mais alors $\int_a^b f(x)dx\geq \int_c^d f(x)dx\geq \int_c^d f(x_0)/2 dx=(d-c)*f(x_0)/2>0$.

    (Je ne sais pas s'il fallait autant détailler. J'ai du mal à savoir ce que les candidats sont censés connaître comme théorèmes)
  • Merci pour la précision, JLT.

    Du coup je ne vois plus l'intérêt de parler de système complet d'événements au début de la partie B.

    Je me pose donc la question : Est-ce que tous les sujets de Capes sont écrits avec mes pieds, ou est-ce spécial à cette année pour ne pas trop nous faire regretter la fin du monde ?

    Je note qu'il faudra se souvenir de la continuité à la question 3.3.

    @Greg.

    Je crois que l'alternative est simple : Soit dire que c'est du cours, soit détailler en faisant le ménage à fond dans les coins.
    La première branche me semblant inacceptable...

    amicalement,

    e.v.
    Personne n'a raison contre un enfant qui pleure.


  • C.3.1.
    La fonction $t\longmapsto \dfrac{t}{\sqrt{2\pi}}\, e^{-\frac{t^2}{2}}$ est intégrable sur $\mathbb R$ et impaire. Donc son intégrale sur $\mathbb R$ est nulle.\\

    Le calcul de $\dfrac{1}{\sqrt{2\pi}}\displaystyle\int_{-\infty}^{+\infty} t^2\,e^{-\frac{t^2}{2}}\,\mathrm dt = 1$ a déjà été fait au C.1.1. Faut suivre un peu ! Merdre !

    amicalement,

    e.v.
    Personne n'a raison contre un enfant qui pleure.


  • {\bf C.3.2} On a $-\int_\R f(t)\ln(g(t)){\rm d}t=\frac{1}{2}\int_\R t^2f(t){\rm d}t+\ln(\sqrt{2\pi})\int_\R f(t){\rm d}t=1/2+\ln(\sqrt{2\pi})=H(g)$
  • {\bf C.3.3}. On a $\int_\R f(t)dt=\int_\R g(t)dt=1$.

    Donc $H(g)-H(f)=\int_\R(g(t)\ln(g(t))-f(t)\ln(f(t))+g(t)-f(t))dt$.
    Par C. 2.1., la fonction sous l'intégrale étant positive, donc $H(g)-H(f)\geq 0$.
    Par C.2.2, on a $H(g)=H(f)$ si et seulement si $g(t)\ln(g(t))-f(t)\ln(f(t))+g(t)-f(t)=0$ pour tout $t\in\R$ (car la fonction sous l'intégrale est continue.)
    Mais par C.2.1., cela équivaut à $f=g$.

    {\bf ZE END !}
  • On ne l'arrête plus. Si ça continue, il va résoudre tous les problèmes ouverts de théorie de Galois inverse ! ::o
  • Holà, holà ! $g(t)\ln(g(t))-f(t)\ln(f(t))+g(t)-f(t)$ n'est pas de la forme $x\ln x-x\ln y+y-x$ !
  • C.3.3.

    En posant $x=f(t)$ et $y=g(t)$, on a d'après C.2.1. $x\ln y - x\ln x - y + x \leqslant 0$ soit $f(t)\ln (g(t)) - f(t)\ln (f(t)) - g(t) + f(t) \leqslant 0$, ce pour tout $t$ réel. En intégrant sur $\mathbb R$, toutes les intégrales étant supposées convergentes, on a
    $$ \int_{-\infty}^{+\infty} f(t)\ln (g(t)) \,\mathrm dt - \int_{-\infty}^{+\infty} f(t)\ln (f(t)) \,\mathrm dt - \int_{-\infty}^{+\infty} g(t) \,\mathrm dt + \int_{-\infty}^{+\infty} f(t) \,\mathrm dt \leqslant 0. $$
    Or $\int_{\mathbb R} f(t)dt=\int_{\mathbb R} g(t)dt=1$.
    Donc
    $$ \int_{-\infty}^{+\infty} f(t)\ln (g(t)) \,\mathrm dt - \int_{-\infty}^{+\infty} f(t)\ln (f(t)) \,\mathrm dt \leqslant 0, $$
    Soit $H(f) \leqslant H(g)$.
    D'après C.2.2, on a $H(g)=H(f)$ si et seulement si $g(t)\ln(g(t))-f(t)\ln(f(t))+g(t)-f(t)=0$ pour tout $t\in\mathbb R$ (car la fonction sous l'intégrale est redevenue continue tout d'un coup.)
    Mais d'après C.2.1., cela équivaut à $f=g$.
    Personne n'a raison contre un enfant qui pleure.


  • Question subsidiaire : où diable utilise-t-on le fait que l'intégrale de $t\mapsto tf(t)$ sur $\mathbb{R}$ est nulle ?

    [size=x-small]Question subsubsidiaire : comment pourrait-on châtier Greg ? :D[/size]
  • Damned! je me suis embrouillé entre les $f$ et les $g$. Pour ma pénitence, je vais Jordaniser une dizaine de matrices 5x5 :D
  • Il faut que tu ailles au lit oui ! Je t'ai vu écrire un fallacieux "à" en lieu et place d'une forme conjuguée du verbe "avoir" dans un autre fil...
  • Bonjour,

    Voilà un pdf fruit de votre participation, mille mercis à toute et à tous, ce fut rondement mené.

    Le résultat ne semble pas trop cacophonique.

    N'étant pas un pro du Latex, le texte en tex peut être facilement amélioré, je l'enverrai ensuite à ev pour obtenir un corrigé complet de cette première épreuve.

    Merci pour vos remarques pertinentes et constructives en direct et en mondiovision ici sur le forum ou alors en MP.

    Amicalement.

    Dernière version du 29/11/2012 :
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