Cours MIS Semestre d’Automne

Présentation au sujet: "Cours MIS Semestre d’Automne"— Transcription de la présentation:

1 Cours MIS101 2007-2008 Semestre d’Automne
MATHEMATIQUES DE BASE Cours MIS101 Semestre d’Automne

2 LES REFERENCES DU COURS
Notes de cours disponibles sur le site : Notes de cours sur le site : Autres documents sur le site : Des annales 2004/2005 (DS – Textes d’examen + corrigés) et , (Textes d’examen + corrigés) sont aussi consultables en ligne

3 Et encore, pour ceux que passionne l’histoire des idées, des concepts et de leurs inventeurs …
On utilisera aussi pour l’illustration du cours des logiciels de calcul formel (MAPLE 10, Mathematica 5) ou de calcul scientifique (MATLAB 7 , scilab 3) MAPLE 10 en libre service à l’espace alpha ! Quelques postes équipés du logiciel MATLAB !

4 Pourquoi les mathématiques ?
ExplosionDesMathematiques/smf-smai_explo-maths.pdf Pour entrevoir quelques exemples illustrant le rôle essentiel des mathématiques là où on ne le soupçonne pas toujours !

5 I. Bases de logique*, théorie des ensembles (chap 1)
LE PLAN DU COURS : TROIS PARTIES, 10 chapitres I. Bases de logique*, théorie des ensembles (chap 1) II. Nombres entiers, rationnels, réels et complexes ; suites de réels (chap. 2-5) III. Fonctions numériques et modélisation (intégration,équations différentielles,…) (chap 6-10) (*) traitées et illustrées en méthodologie mais rappelées ici

6 DS 1 Samedi 20 Octobre (8h30-10h00)
DS 2 Samedi 24 Novembre (10h30-12h00) + trois DM Distribués semaines 40 , 45 , 48

7 I. Bases de logique et théorie des ensembles (chapitre 1)
Opérations logiques (fait aussi en méthodologie) Apprendre à raisonner : par contraposition Apprendre à raisonner : par l’absurde Compter, calculer, ordonner, raisonner par récurrence Ensembles et parties d’un ensemble ; quantificateurs Axiomatique de la théorie des ensembles Produit de deux ensembles Union et intersection de familles de parties Notion d’application Dénombrement, éléments de combinatoire

8 Opérations logiques Objets, assertions, relations Vrai et Faux
Quelques opérations entre assertions Règles de logique

9 Objets , assertions, relations
Les nombres ( N , Z , Q , R , C , …)

10 Objets géométriques Objets, assertions, relations
Les objets géométriques

11 Objets , assertions, relations
Les transformations physiques (exemple : la diffraction = transformation de Fourier)

12 Objets , assertions (propositions), relations
VRAI FAUX

13 Les axiomes : la règle du jeu
« Et si une droite tombant sur deux droites fait les angles intérieurs du même côté plus petits que deux droits, ces deux droites, prolongées à l’infini, se rencontreront du côté où les angles sont plus petits que deux droits » Euclide Les éléments Euclide d’Alexandrie (environ avant J.C)

14 Quid en géométrie sphérique ?
Droite du plan = cercle sur le globe passant par le pôle Nord !

15 Etablir grâce à un jeu d’axiomes qu’une assertion est VRAIE
C’est prouver un théorème … ou prouver un lemme … ou prouver un corollaire …

16 Quelques opérations entre propositions

17 La disjonction : R ou S V R S R ou S 1 V

18 La conjonction : R et S V R S R et S 1 V

19 L’implication : R implique S
1

20 L’équivalence : R équivaut à S
1

21 La négation : non R L R non R 1 L

22 Règles de logique (exemples)

23 LA REGLE DE CONTRAPOSITION
[R S] [(non S) (non R)]

24 La règle de transitivité
[(R S) VRAIE] [(S T) VRAIE] et [(R T) VRAIE]

25 Apprendre à raisonner : Le principe de contraposition
[R S] [(non S) (non R)]

26 Apprendre à raisonner : Le principe du raisonnement par l’absurde
BUT : montrer que R est VRAIE PRINCIPE : on suppose R fausse on exhibe (via notre système d’axiomes) une certaine assertion S on montre que (R fausse+ axiomes) implique [S est VRAIE] on montre que (R fausse+ axiomes) implique [S est FAUSSE] CONCLUSION : R est VRAIE

27 Compter, calculer, ordonner Raisonner par récurrence (ou induction)
BUT : montrer que R {n} est VRAIE à tout cran n PRINCIPE : on montre que R{0} est VRAIE on montre : ([R {n} VRAIE] implique [R {n+1} VRAIE]) à tout cran n CONCLUSION : R {n} est VRAIE à tout cran n

28 Les deux principes de récurrence
Données : une proposition R {n} où figure le caractère « n » et un nombre entier n0 fixé PRINCIPE 1 L’assertion : ( R {n0} et [pour tout n plus grand que n0 , R {n} R {n+1}] ) (pour tout n plus grand que n0 , R {n}) est une évidence dans l’axiomatique de Peano PRINCIPE 2 L’assertion : R {n0} et [pour tout n plus grand que n0 ,[ R {k} OK pour k=n0,…,n] R{n+1}]] (pour tout n plus grand que n0 , R {n}) est une évidence dans l’axiomatique de Peano

29 Ensembles et parties d’un ensemble ; quantificateurs

30 Les deux quantificateurs :
Notion d’ensemble Exemples Les deux quantificateurs : « Quelque soit » « il existe »

31 Quantificateurs

32 Règles de logique et quantificateurs

33 Parties d’un ensemble ; l’inclusion A c B

34 L’union de deux parties A et B d’un ensemble E
A U B E

35 L’intersection de deux parties A et B d’un ensemble E
A n B E

36 Le complémentaire de A c E \ A = A A E

37 Quantificateurs

38 Règles de logique et quantificateurs

39 Les axiomes de la théorie des ensembles (Zermelo-Fraenkel)
A.A.Fraenkel ( ) Axiome de la paire Axiome d’extensionnalité Axiome de la somme Axiome des parties F E.F.Zermelo ( ) E

40 L’axiome du choix l’univers n’ayant deux à deux aucun élément commun,
« Etant donnée une collection d’ensembles non vides de l’univers n’ayant deux à deux aucun élément commun, on peut construire un nouvel ensemble en prenant un élément dans chacun des ensembles de la collection » a d c b

41 L’axiome de fondation avec lequel il n’a aucun élément en commun »
« Tout ensemble non vide contient un élément avec lequel il n’a aucun élément en commun » intuitivement : aucun ensemble ne peut s’auto-appartenir

42 Encore quelques opérations entre ensembles ou parties d’un ensemble …
Le produit de deux ensembles L’union d’une famille de parties d’un ensemble L’intersection d’une famille de parties d’un ensemble

43 Notion d’application

44 FE GRAPHES ET APPLICATIONS
Définition : on appelle application ou fonction d’un ensemble E dans un ensemble F la donnée d’un sous ensemble Gf de E x F tel que : L’ensemble Gf est dit graphe de la fonction f ainsi associée à Gf et on note y = f(x) l’unique élément de F tel que (x,y) soit dans Gf Pour tout x dans E , il existe un UNIQUE élément y de F tel que (x,y) soit un élément de Gf FE

45 Pour tout x1 dans E, pour tout x2 dans E, x1 R x2 f(x1) R f(x2)
Notions d’injection … E f(x) x x1 f(x1)=f(x2) x2 Pour tout x1 dans E, pour tout x2 dans E, f(x1)=f(x2) x1=x2 Pour tout x1 dans E, pour tout x2 dans E, x1 R x f(x1) R f(x2)

46 … et de surjection ? E F x z y=f(x)
Pour tout y dans F, il existe x dans E tel que y=f(x)

47 f injective et surjective
f bijective Exemple : l’ensemble des parties de E est en bijection avec l’ensemble des applications de E dans {0,1} Fonction caractéristique de A A c E

48 Image directe, image réciproque
F B A f f(A)= image directe de A = {y, y dans F ; x dans A tel que y= f(x) } E f -1(B)= image réciproque de B = {x, x dans E ; f(x) est dans B }

49 E F A c f -1 (f(A)) pour toute partie A de E
B A f A c f -1 (f(A)) pour toute partie A de E f ( f -1 (B) ) c B pour toute partie B de F

50 Quelques règles E F B A f (f injective) (A = f -1 (f(A)) pour toute partie A de E) (f surjective) (f ( f -1 (B) ) = B pour toute partie B de F)

51 Composition des applications
f g E F G g o f (x) : = g (f(x)) pour tout x dans E

52 Inverse à gauche … f g (f(x)) = x pour tout x dans E E F g
et injectivité : << f est injective de E dans F si et seulement si f admet un inverse à gauche >>

53 Inverse à droite … f f(g(y)) = y pour tout y dans F E F g
et surjectivité : << f est surjective de E dans F si et seulement si f admet un inverse à droite >>

54 Inverse des applications bijectives
f(f-1 (y))=y pour tout y dans F f-1 (f(x))=x pour tout x dans E f E F f(g2 (y)) = y pour tout y dans F g2 g1 g1 (f(x)) = x pour tout x dans E g1 = g2 = f -1

55 Dénombrement (les ensembles finis)

56 Card ( F E ) = np Si E et F sont des ensembles finis
de cardinaux respectifs p (pour E) et n (pour F), l’ensemble des fonctions de E dans F est un ensemble de cardinal Card ( F E ) = np Exemple : E fini de cardinal p, F={0,1} Card ({0,1} E) = 2 p

57 Eléments de combinatoire

58 Nombre d’arrangements de p éléments parmi n
=nombre d’applications injectives d’un ensemble à p éléments dans un ensemble à n éléments p n A

59 A = n éléments p éléments p n n x (n-1) x (n-2) x … x (n-p+1)
S’il existe une injection de E dans F, p est inférieur ou égal à n ! f(x2) p éléments x1 x2 f(x1) p n A = n x (n-1) x (n-2) x … x (n-p+1)

60 Un cas particulier important :
Le nombre de permutations d’un ensemble à p élements vaut : p A =p x (p-1) …. X 2 x 1= p!

61 Nombre de combinaisons de p éléments parmi n
= nombre de parties à p éléments dans un ensemble à n éléments ( )=( )+( ) n p n-1 p n-1 p-1 p n C ( )= 1 ( ) =0 n 1

62 C A = p! x n éléments p éléments p p n n
Une partie à p éléments d’un ensemble F à n éléments correspond à p! injections de {1,…,p} dans l’ensemble F n éléments f(x2) p éléments x1 x2 f(x1) p n A = p! x C p n

63 Le nombre de combinaisons de
p éléments pris parmi n vaut : n ! _______ p ! x (n-p) !

64 Le triangle de Pascal + + + + + + + + = (x+ y)8 Formule du binôme 1
Le triangle de Pascal x x x x x x x x x x x7y x6y x5y x4y x3y x2y xy7 y8 = (x+ y)8 Formule du binôme Blaise Pascal ( )

65 Si x x y = y x x (clause de commutativité) (x+y)n = Cn0 xn + Cn1 xn-1 y … + Cnp xp yn-p… … + Cnn-1 x yn-1 + Cnn yn

66 Fin du Chapitre 1