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MPSI · Mathématiques · Analyse : fonctions d’une variable réelle · Chapitre 10

Dérivabilité et convexité

Fiche de cours10 min de lecturePar Robin RinguetMise à jour : octobre 2026

Dans toute la fiche, II désigne un intervalle de R\R d’intérieur non vide et ff une fonction définie sur II, à valeurs réelles sauf mention contraire.

1Dérivabilité en un point

Définition. Soit a∈Ia\in I. Le taux d’accroissement de ff en aa est  τa(x)=f(x)−f(a)x−a\ \tau_{a}(x)=\dfrac{f(x)-f(a)}{x-a}, défini sur I∖{a}I\setminus\ens{a}. On dit que ff est dérivable en aa lorsque τa\tau_{a} admet une limite finie en aa ; cette limite est le nombre dérivé f′(a)= ⁣df ⁣dx(a)f'(a)=\frac{\dd f}{\dd x}(a), soit encore f′(a)=lim⁡h→0f(a+h)−f(a)hf'(a)=\lim_{h\to0}\frac{f(a+h)-f(a)}{h}.

Théorème — caractérisation par un développement limité d’ordre 11. ff est dérivable en aa de nombre dérivé ℓ\ell si et seulement s’il existe ε\varepsilon de limite nulle en 00 telle que  f(a+h)=f(a)+ℓh+h ε(h) \ f(a+h)=f(a)+\ell h+h\,\varepsilon(h)\ pour tout hh tel que a+h∈Ia+h\in I.

Propriété — dérivabilité ⟹\Longrightarrow continuité. Si ff est dérivable en aa, elle est continue en aa. La réciproque est fausse : x↦∣x∣x\mapsto\abs{x} en 00. Idée de preuve (exigible) : f(x)−f(a)=(x−a)τa(x)→0×f′(a)=0f(x)-f(a)=(x-a)\tau_{a}(x)\to0\times f'(a)=0.

Définition. ff est dérivable à droite (resp. à gauche) en aa si τa\tau_{a} a une limite finie à droite (resp. à gauche) en aa ; on la note fd′(a)f'_{d}(a) (resp. fg′(a)f'_{g}(a)). Si aa est intérieur à II : ff est dérivable en aa   ⟺  \iff fg′(a)f'_{g}(a) et fd′(a)f'_{d}(a) existent et sont égales.

Notation — interprétations. Si ff est dérivable en aa, la courbe admet au point A(a ;f(a))A\left(a\,;f(a)\right) une tangente d’équation  y=f(a)+f′(a)(x−a)\ y=f(a)+f'(a)(x-a), position limite des sécantes (AM)(AM) quand M→AM\to A. Si fg′(a)f'_{g}(a) et fd′(a)f'_{d}(a) existent et diffèrent, AA est un point anguleux (deux demi-tangentes). Si ∣τa(x)∣→+∞\abs{\tau_{a}(x)}\to+\infty, la courbe admet en AA une tangente verticale. En cinématique, f′(t)f'(t) est la vitesse instantanée.

Fig. 1 — Point anguleux : ∣x∣\abs{x} en 00, fg′=−1≠1=fd′f'_{g}=-1\neq1=f'_{d}. Fig. 2 — Tangente verticale : x\sqrt{x} en 00. Fig. 3 — Tangente : x2x^{2} en 11.

2Opérations. Dérivée d’une réciproque

Théorème. Soient f,gf,g dérivables en aa et (λ,μ)∈R2(\lambda,\mu)\in\R^{2}. Alors (λf+μg)′(a)=λf′(a)+μg′(a)(\lambda f+\mu g)'(a)=\lambda f'(a)+\mu g'(a) et (fg)′(a)=f′(a)g(a)+f(a)g′(a)(fg)'(a)=f'(a)g(a)+f(a)g'(a) ; si g(a)≠0g(a)\neq0, (1g)′(a)=−g′(a)g(a)2\left(\frac{1}{g}\right)'(a)=-\frac{g'(a)}{g(a)^{2}} et (fg)′(a)=f′(a)g(a)−f(a)g′(a)g(a)2\left(\frac{f}{g}\right)'(a)=\frac{f'(a)g(a)-f(a)g'(a)}{g(a)^{2}}. Enfin, si ff est dérivable en aa et gg dérivable en f(a)f(a), la composée g∘fg\circ f est dérivable en aa et  (g∘f)′(a)=f′(a)×g′(f(a))\ (g\circ f)'(a)=f'(a)\times g'\bigl(f(a)\bigr).

Théorème — dérivée d’une réciproque. Soit f:I→Rf:I\to\R continue et strictement monotone, donc bijective de II sur l’intervalle J=f(I)J=f(I) ; soient a∈Ia\in I et b=f(a)b=f(a). Si ff est dérivable en aa et f′(a)≠0f'(a)\neq0, alors f−1f^{-1} est dérivable en bb et

(f−1)′(b)=1f′(a)=1f′(f−1(b)).\left(f^{-1}\right)'(b)=\frac{1}{f'(a)}=\frac{1}{f'\left(f^{-1}(b)\right)}.

Si f′(a)=0f'(a)=0, alors f−1f^{-1} n’est pas dérivable en bb : tangente verticale. En particulier, si ff est dérivable sur II et si f′f' ne s’annule pas, f−1f^{-1} est dérivable sur JJ et (f−1)′=1f′∘f−1\left(f^{-1}\right)'=\frac{1}{f'\circ f^{-1}}. Les deux courbes étant symétriques par rapport à la droite y=xy=x, les pentes mm et 1m\frac{1}{m} se correspondent, et une tangente horizontale devient verticale.

3Extremum local et point critique

Définition. ff admet un maximum local en a∈Ia\in I s’il existe η>0\eta>0 tel que f(x)⩽f(a)f(x)\leq f(a) pour tout x∈I∩[a−η ;a+η]x\in I\cap\intff{a-\eta}{a+\eta} ; de même pour un minimum local. Un point critique est un point où f′f' s’annule.

Théorème — condition nécessaire d’extremum. Si aa est intérieur à II, si ff est dérivable en aa et si ff admet un extremum local en aa, alors f′(a)=0f'(a)=0. Idée de preuve : pour un maximum local, τa(x)⩾0\tau_{a}(x)\geq0 si x<ax<a et τa(x)⩽0\tau_{a}(x)\leq0 si x>ax>a (proches de aa) ; le passage à la limite donne f′(a)⩾0f'(a)\geq0 et f′(a)⩽0f'(a)\leq0.

AttentionLes deux erreurs à ne pas commettre

La condition est nécessaire, non suffisante : x↦x3x\mapsto x^{3} vérifie f′(0)=0f'(0)=0 sans extremum en 00. Et « aa intérieur » est indispensable : f(x)=xf(x)=x sur [0 ;1]\intff{0}{1} atteint son maximum en 11 avec f′(1)=1≠0f'(1)=1\neq0. Pour chercher les extremums sur un segment, on examine les points critiques et les deux bornes.

4Théorème de Rolle et accroissements finis

Théorème — Rolle. Soient a<ba<b et f:[a ;b]→Rf:\intff{a}{b}\to\R continue sur [a ;b]\intff{a}{b}, dérivable sur ]a ;b[\intoo{a}{b}, avec f(a)=f(b)f(a)=f(b). Alors il existe c∈]a ;b[c\in\intoo{a}{b} tel que f′(c)=0f'(c)=0.

Idée de preuve (exigible). ff continue sur le segment [a ;b]\intff{a}{b} y atteint ses bornes mm et MM (théorème des bornes atteintes). Si m=Mm=M, ff est constante et tout cc convient. Sinon, comme f(a)=f(b)f(a)=f(b) ne peut valoir à la fois mm et MM, l’une des bornes est atteinte en un point cc intérieur : ff y a un extremum local, donc f′(c)=0f'(c)=0.

Théorème — égalité des accroissements finis (EAF). Sous les mêmes hypothèses de continuité et de dérivabilité (sans supposer f(a)=f(b)f(a)=f(b)), il existe c∈]a ;b[c\in\intoo{a}{b} tel que  f(b)−f(a)=f′(c) (b−a)\ f(b)-f(a)=f'(c)\,(b-a). Idée de preuve (exigible) : appliquer Rolle à g(x)=f(x)−f(a)−f(b)−f(a)b−a(x−a)g(x)=f(x)-f(a)-\frac{f(b)-f(a)}{b-a}(x-a), qui vérifie g(a)=g(b)=0g(a)=g(b)=0.

Remarque. Géométriquement, il existe un point où la tangente est parallèle à la corde ; en cinématique, la vitesse instantanée égale au moins une fois la vitesse moyenne. Le réel cc n’est en général ni unique ni calculable : l’EAF est un théorème d’existence.

Théorème — inégalité des accroissements finis (IAF). Si ff est dérivable sur II avec ∣f′∣⩽K\abs{f'}\leq K, alors  ∣f(x)−f(y)∣⩽K∣x−y∣\ \abs{f(x)-f(y)}\leq K\abs{x-y} pour tous x,y∈Ix,y\in I : ff est KK-lipschitzienne. Plus précisément, si m⩽f′⩽Mm\leq f'\leq M sur [a ;b]\intff{a}{b}, alors m(b−a)⩽f(b)−f(a)⩽M(b−a)m(b-a)\leq f(b)-f(a)\leq M(b-a).

Définition. ff est lipschitzienne sur II s’il existe K⩾0K\geq0 tel que ∣f(x)−f(y)∣⩽K∣x−y∣\abs{f(x)-f(y)}\leq K\abs{x-y} pour tous x,y∈Ix,y\in I ; une telle fonction est continue. La réciproque de l’IAF est fausse : x↦xx\mapsto\sqrt{x} est 12\frac12-lipschitzienne sur [1 ;+∞[\intfo{1}{+\infty} mais pas sur [0 ;1]\intff{0}{1}, où sa dérivée n’est pas bornée.

Méthode — suites un+1=f(un)u_{n+1}=f(u_{n}). si J⊂IJ\subset I est stable par ff et contient u0u_{0}, si ℓ∈J\ell\in J vérifie f(ℓ)=ℓf(\ell)=\ell et si ∣f′∣⩽K\abs{f'}\leq K sur JJ, l’IAF donne ∣un+1−ℓ∣=∣f(un)−f(ℓ)∣⩽K∣un−ℓ∣\abs{u_{n+1}-\ell}=\abs{f(u_{n})-f(\ell)}\leq K\abs{u_{n}-\ell}, d’où par récurrence  ∣un−ℓ∣⩽Kn∣u0−ℓ∣\ \abs{u_{n}-\ell}\leq K^{n}\abs{u_{0}-\ell}. Si K<1K<1, alors un→ℓu_{n}\to\ell à vitesse géométrique. Les trois vérifications — stabilité, point fixe, majoration de ∣f′∣\abs{f'} — sont indispensables.

5Monotonie et théorème de la limite de la dérivée

Théorème — caractérisation de la monotonie. Soit ff dérivable sur un intervalle II. Alors : ff constante   ⟺  f′=0\iff f'=0 ; ff croissante   ⟺  f′⩾0\iff f'\geq0 ; ff décroissante   ⟺  f′⩽0\iff f'\leq0 ; ff strictement croissante   ⟺  \iff f′⩾0f'\geq0 et {f′=0}\ens{f'=0} ne contient aucun intervalle d’intérieur non vide. En particulier f′>0f'>0 sauf en un nombre fini de points entraîne la stricte croissance. Idée de preuve : le sens direct par le signe de τa\tau_{a}, la réciproque par l’EAF entre deux points x<yx<y.

Attention

Le mot intervalle est essentiel : sur R∗\R^{*}, x↦1xx\mapsto\frac1x a une dérivée <0<0 sans être décroissante (f(−1)=−1<1=f(1)f(-1)=-1<1=f(1)). Et la stricte croissance n’exige pas f′>0f'>0 partout : x↦x3x\mapsto x^{3} est strictement croissante avec f′(0)=0f'(0)=0.

Théorème — limite de la dérivée. Soient a∈Ia\in I et ff continue sur II, dérivable sur I∖{a}I\setminus\ens{a}. On suppose que f′(x)→x→aℓf'(x)\xrightarrow[x\to a]{}\ell.

  • Si ℓ∈R\ell\in\R : ff est dérivable en aa, f′(a)=ℓf'(a)=\ell, et f′f' est continue en aa.
  • Si ℓ=±∞\ell=\pm\infty : ff n’est pas dérivable en aa et sa courbe y admet une tangente verticale.

Idée de preuve (exigible). Soit x∈I∖{a}x\in I\setminus\ens{a} : ff est continue sur le segment d’extrémités aa et xx, dérivable à l’intérieur, donc l’EAF fournit cxc_{x} strictement entre aa et xx avec τa(x)=f′(cx)\tau_{a}(x)=f'(c_{x}). Comme ∣cx−a∣⩽∣x−a∣\abs{c_{x}-a}\leq\abs{x-a}, on a cx→ac_{x}\to a, donc τa(x)→ℓ\tau_{a}(x)\to\ell par composition de limites.

Attention

C’est une condition suffisante : si f′f' n’a pas de limite en aa, on ne peut rien conclure. Ainsi f(x)=x2sin⁡1xf(x)=x^{2}\sin\frac1x (et f(0)=0f(0)=0) est dérivable en 00 avec f′(0)=0f'(0)=0, alors que f′f' n’a pas de limite en 00. Le théorème sert à démontrer la dérivabilité en aa, jamais à affirmer que f′f' a une limite.

6Classes CkC^{k} et formule de Leibniz

Définition. On pose f(0)=ff^{(0)}=f et f(k+1)=(f(k))′f^{(k+1)}=\left(f^{(k)}\right)' tant que cela a un sens. Pour k∈Nk\in\N, ff est de classe CkC^{k} sur II si ff est kk fois dérivable et si f(k)f^{(k)} est continue ; ff est C∞C^{\infty} si elle est CkC^{k} pour tout kk. Les inclusions C∞(I)⊂⋯⊂C1(I)⊂C0(I)C^{\infty}(I)\subset\cdots\subset C^{1}(I)\subset C^{0}(I) sont strictes.

Théorème — opérations. Ck(I)C^{k}(I) est stable par combinaison linéaire et par produit ; fg∈Ck\frac{f}{g}\in C^{k} si gg ne s’annule pas ; g∘f∈Ckg\circ f\in C^{k} si f∈Ck(I)f\in C^{k}(I), f(I)⊂Jf(I)\subset J et g∈Ck(J)g\in C^{k}(J) ; si f∈Ck(I)f\in C^{k}(I) (k⩾1k\geq1) est bijective sur JJ et si f′f' ne s’annule pas, f−1∈Ck(J)f^{-1}\in C^{k}(J). Les démonstrations relatives à la composée et à la réciproque ne sont pas exigibles.

Théorème — formule de Leibniz. Si ff et gg sont nn fois dérivables sur II, alors fgfg l’est et

 (fg)(n)=∑k=0n(nk)f(k) g(n−k) \boxed{\ (fg)^{(n)}=\sum_{k=0}^{n}\binom{n}{k}f^{(k)}\,g^{(n-k)}\ }

Idée de preuve (exigible) : récurrence sur nn, le cas n=1n=1 étant la dérivée d’un produit ; l’hérédité regroupe les termes grâce à la relation de Pascal (nk−1)+(nk)=(n+1k)\binom{n}{k-1}+\binom{n}{k}=\binom{n+1}{k} — c’est le mécanisme de la formule du binôme.

Méthode — dérivée nn-ième. chercher un produit d’un polynôme de degré petit par une fonction dont on connaît toutes les dérivées : la somme de Leibniz est alors finie. Sinon, calculer f′f', f′′f'', f′′′f''', conjecturer, démontrer par récurrence.

Propriété — formulaire. (eλx)(n)=λneλx\left(\e^{\lambda x}\right)^{(n)}=\lambda^{n}\e^{\lambda x} (λ∈C\lambda\in\C) ; (1x−α)(n)=(−1)nn!(x−α)n+1\left(\dfrac{1}{x-\alpha}\right)^{(n)}=\dfrac{(-1)^{n}n!}{(x-\alpha)^{n+1}} ; (ln⁡x)(n)=(−1)n−1(n−1)!xn\left(\ln x\right)^{(n)}=\dfrac{(-1)^{n-1}(n-1)!}{x^{n}} (n⩾1n\geq1) ; (xm)(n)=m!(m−n)!xm−n\left(x^{m}\right)^{(n)}=\dfrac{m!}{(m-n)!}x^{m-n} si n⩽mn\leq m et 00 si n>mn>m ; cos⁡(n)(x)=cos⁡ ⁣(x+nπ2)\cos^{(n)}(x)=\cos\!\left(x+\frac{n\pi}{2}\right), sin⁡(n)(x)=sin⁡ ⁣(x+nπ2)\sin^{(n)}(x)=\sin\!\left(x+\frac{n\pi}{2}\right).

7Fonctions à valeurs complexes

Définition. f:I→Cf:I\to\C est dérivable en aa si Re⁡f\Ree f et Im⁡f\Imm f le sont, et alors f′(a)=(Re⁡f)′(a)+i(Im⁡f)′(a)f'(a)=(\Ree f)'(a)+i(\Imm f)'(a) ; c’est équivalent à l’existence dans C\C de lim⁡h→0f(a+h)−f(a)h\lim_{h\to0}\frac{f(a+h)-f(a)}{h}. Les classes CkC^{k} se définissent de même. Les formules de dérivation d’une combinaison linéaire (à coefficients complexes), d’un produit, d’un quotient et la formule de Leibniz restent valables, et (eφ)′=φ′eφ\left(\e^{\varphi}\right)'=\varphi'\e^{\varphi} pour φ:I→C\varphi:I\to\C dérivable.

AttentionRolle et l’EAF sont faux dans C\C

Pour f:[0 ;2π]→Cf:\intff{0}{2\pi}\to\C, f(t)=eitf(t)=\e^{it} : ff est C∞C^{\infty} et f(0)=f(2π)=1f(0)=f(2\pi)=1, mais f′(t)=ieitf'(t)=i\e^{it} ne s’annule jamais (∣f′∣=1\abs{f'}=1). Seule l’IAF subsiste : si f:[a ;b]→Cf:\intff{a}{b}\to\C est de classe C1C^{1} avec ∣f′∣⩽K\abs{f'}\leq K, alors ∣f(b)−f(a)∣⩽K(b−a)\abs{f(b)-f(a)}\leq K(b-a) (majoration de ∣∫abf′∣\left|\int_{a}^{b}f'\right|).

8Fonctions convexes

Définition. f:I→Rf:I\to\R est convexe si  ∀(x,y)∈I2, ∀λ∈[0 ;1], f((1−λ)x+λy)⩽(1−λ)f(x)+λf(y)\ \forall(x,y)\in I^{2},\ \forall\lambda\in\intff{0}{1},\ f\bigl((1-\lambda)x+\lambda y\bigr)\leq(1-\lambda)f(x)+\lambda f(y) ; elle est concave si −f-f est convexe. Géométriquement : sur [x ;y]\intff{x}{y}, la courbe est en dessous de la corde joignant les points d’abscisses xx et yy.

Théorème — inégalité de Jensen. Si ff est convexe sur II, pour tous x1,…,xn∈Ix_{1},\dots,x_{n}\in I et λ1,…,λn∈R+\lambda_{1},\dots,\lambda_{n}\in\R_{+} de somme 11 :

f ⁣(∑i=1nλixi)⩽∑i=1nλif(xi).f\!\left(\sum_{i=1}^{n}\lambda_{i}x_{i}\right)\leq\sum_{i=1}^{n}\lambda_{i}f(x_{i}).

Idée de preuve (exigible). Récurrence sur nn : si λn+1≠1\lambda_{n+1}\neq1, écrire ∑i=1n+1λixi=(1−λn+1)y+λn+1xn+1\sum_{i=1}^{n+1}\lambda_{i}x_{i}=(1-\lambda_{n+1})y+\lambda_{n+1}x_{n+1} avec y=∑i=1nλi1−λn+1xi∈Iy=\sum_{i=1}^{n}\frac{\lambda_{i}}{1-\lambda_{n+1}}x_{i}\in I, appliquer la définition puis l’hypothèse de récurrence à yy.

Théorème — croissance des pentes. ff est convexe sur II si et seulement si, pour tout a∈Ia\in I, la pente τa:x↦f(x)−f(a)x−a\tau_{a}:x\mapsto\frac{f(x)-f(a)}{x-a} est croissante sur I∖{a}I\setminus\ens{a}. D’où l’inégalité des trois pentes : pour x<y<zx<y<z dans II,

f(y)−f(x)y−x ⩽ f(z)−f(x)z−x ⩽ f(z)−f(y)z−y.\frac{f(y)-f(x)}{y-x}\ \leq\ \frac{f(z)-f(x)}{z-x}\ \leq\ \frac{f(z)-f(y)}{z-y}.

Théorème — cas dérivable. Soit ff dérivable sur II. Sont équivalents : (i) ff est convexe ; (ii) f′f' est croissante sur II ; (iii) la courbe est au-dessus de chacune de ses tangentes, c’est-à-dire f(x)⩾f(a)+f′(a)(x−a)f(x)\geq f(a)+f'(a)(x-a) pour tous a,x∈Ia,x\in I. Si ff est deux fois dérivable : ff convexe   ⟺  f′′⩾0\iff f''\geq0 sur II.

Idée de preuve de (i) ⇒\Rightarrow (iii) (exigible). Par croissance des pentes, pour x>ax>a : τa(x)⩾lim⁡t→a+τa(t)=f′(a)\tau_{a}(x)\geq\lim_{t\to a^{+}}\tau_{a}(t)=f'(a), d’où f(x)−f(a)⩾f′(a)(x−a)f(x)-f(a)\geq f'(a)(x-a) ; pour x<ax<a l’inégalité entre pentes est inversée, mais x−a<0x-a<0 la retourne : même conclusion.

Notation. À retenir : une fonction convexe est au-dessus de ses tangentes et en dessous de ses cordes. Cela fournit deux familles d’inégalités, l’une locale (tangentes), l’autre globale (cordes, Jensen).

Définition. Soit ff dérivable sur II et aa intérieur à II. Le point A(a ;f(a))A\left(a\,;f(a)\right) est un point d’inflexion si ff change de convexité en aa ; la courbe y traverse sa tangente. Si ff est deux fois dérivable, cela équivaut à un changement de signe de f′′f'' en aa ; en particulier f′′(a)=0f''(a)=0, condition nécessaire non suffisante (x↦x4x\mapsto x^{4} en 00).

FormulaireInégalités de convexité à connaître
  • exp⁡\exp convexe sur R\R : ex⩾1+x\e^{x}\geq1+x (tangente en 00), égalité ssi x=0x=0. ln⁡\ln concave sur R+∗\R_{+}^{*} : ln⁡x⩽x−1\ln x\leq x-1 et ln⁡(1+x)⩽x\ln(1+x)\leq x pour x>−1x>-1.
  • Concavité de ln⁡\ln et Jensen :  ∏i=1nxiλi⩽∑i=1nλixi\ \prod_{i=1}^{n}x_{i}^{\lambda_{i}}\leq\sum_{i=1}^{n}\lambda_{i}x_{i} pour xi>0x_{i}>0, λi⩾0\lambda_{i}\geq0 de somme 11 ; avec λi=1n\lambda_{i}=\frac1n, l’inégalité arithmético-géométrique x1⋯xnn⩽x1+⋯+xnn\sqrt[n]{x_{1}\cdots x_{n}}\leq\frac{x_{1}+\cdots+x_{n}}{n}.
  • sin⁡\sin concave sur [0 ;π]\intff{0}{\pi} :  2πx⩽sin⁡x⩽x\ \frac{2}{\pi}x\leq\sin x\leq x sur [0 ;π2]\intff{0}{\frac{\pi}{2}} (corde et tangente). Pour α⩾1\alpha\geq1, x↦xαx\mapsto x^{\alpha} convexe sur R+\R_{+} : (x+y)α⩽2α−1(xα+yα)(x+y)^{\alpha}\leq2^{\alpha-1}\left(x^{\alpha}+y^{\alpha}\right).

Fig. 4 — exp⁡\exp est convexe : sous ses cordes, au-dessus de ses tangentes. Fig. 5 — x↦x33x\mapsto\frac{x^{3}}{3} : inflexion en 00, où f′′f'' change de signe.

Savoir-faire
  • Étudier la dérivabilité en un point par le taux d’accroissement ; calculer fg′(a)f'_{g}(a), fd′(a)f'_{d}(a) ; conclure (dérivable, point anguleux, tangente verticale).
  • Montrer qu’une fonction définie par morceaux est C1C^{1} (ou CkC^{k}) au point de raccord par le théorème de la limite de la dérivée.
  • Appliquer Rolle à une fonction auxiliaire (e−λxf(x)\e^{-\lambda x}f(x), f(x)g(b)−f(b)g(x)f(x)g(b)-f(b)g(x), une primitive…) pour produire un zéro ; encadrer f(b)−f(a)f(b)-f(a) par l’EAF ou l’IAF.
  • Montrer qu’une fonction est lipschitzienne, en déduire la convergence de un+1=f(un)u_{n+1}=f(u_{n}) et une majoration de l’erreur.
  • Calculer une dérivée nn-ième (Leibniz ou récurrence) ; démontrer une inégalité par convexité (tangente, corde, Jensen).
Exempletrois gestes types
  • Classe C1C^{1} par recollement. f(x)=x2ln⁡xf(x)=x^{2}\ln x pour x>0x>0, f(0)=0f(0)=0 : ff est continue en 00 (croissances comparées) et f′(x)=2xln⁡x+x→0f'(x)=2x\ln x+x\to0, donc par le théorème de la limite de la dérivée ff est dérivable en 00 avec f′(0)=0f'(0)=0 et f∈C1(R+)f\in C^{1}(\R_{+}).
  • Rolle avec fonction auxiliaire. ff dérivable sur [0 ;1]\intff{0}{1}, f(0)=f(1)=0f(0)=f(1)=0 : g(x)=e−xf(x)g(x)=\e^{-x}f(x) vérifie g(0)=g(1)=0g(0)=g(1)=0, donc il existe c∈]0 ;1[c\in\intoo{0}{1} avec g′(c)=e−c(f′(c)−f(c))=0g'(c)=\e^{-c}\left(f'(c)-f(c)\right)=0, soit f′(c)=f(c)f'(c)=f(c).
  • Inégalité par tangente. ln⁡\ln est concave, sa tangente en 11 est y=x−1y=x-1 : ln⁡x⩽x−1\ln x\leq x-1 pour x>0x>0, avec égalité ssi x=1x=1 (car ln⁡′′<0\ln''<0).
Pièges
  • Appliquer Rolle sans f(a)=f(b)f(a)=f(b), ou sans la continuité sur le fermé [a ;b]\intff{a}{b} (la fonction nulle en 00 et égale à 11 sur ]0 ;1]\intof{0}{1} le montre).
  • Croire que f′(a)=0f'(a)=0 entraîne un extremum ; chercher un extremum au bord avec la condition de point critique.
  • Confondre « f′>0f'>0 » (suffisant) et « ff strictement croissante » ; oublier que la caractérisation de la monotonie exige un intervalle.
  • Utiliser le théorème de la limite de la dérivée à l’envers, en affirmant que f′f' a une limite en aa : c’est l’hypothèse, jamais la conclusion.
  • Invoquer f′′⩾0f''\geq0 sans avoir établi que ff est deux fois dérivable ; écrire Jensen avec des poids négatifs ou de somme ≠1\neq1.
  • Appliquer Rolle ou l’EAF à une fonction à valeurs complexes ; conclure à un point d’inflexion à partir de f′′(a)=0f''(a)=0 sans changement de signe.

Exercices, contrôles et sujets

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Exercices de base

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Les bases : taux d’accroissement, Rolle, accroissements finis, classes CkC^{k}, convexité

12 exercicesniveau Difficulté 1 sur 3 à Difficulté 2 sur 3durée conseillée : 2 hsans calculatrice

  1. Dérivabilité en un pointDifficulté 1 sur 3
  2. TangentesDifficulté 1 sur 3
  3. Points critiques et extremumsDifficulté 1 sur 3
  4. Le théorème de RolleDifficulté 2 sur 3
  5. Accroissements finis : encadrementsDifficulté 2 sur 3
  6. Le théorème de la limite de la dérivéeDifficulté 2 sur 3
  7. Formule de LeibnizDifficulté 2 sur 3
  8. Dérivée d’une fonction réciproqueDifficulté 2 sur 3
  9. Fonctions à valeurs complexesDifficulté 2 sur 3
  10. Convexité et points d’inflexionDifficulté 1 sur 3
  11. Inégalités par tangente et par cordeDifficulté 2 sur 3
  12. Inégalité de JensenDifficulté 2 sur 3
2

Exercices d'application

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Mise en œuvre : fonctions auxiliaires, suites récurrentes, dérivées nn-ièmes, inégalités de convexité

9 exercicesniveau Difficulté 2 sur 3durée conseillée : 3 hcalculatrice autorisée pour les applications numériques

  1. La suite un+1=cos⁡(un)u_{n+1}=\cos(u_{n})Difficulté 2 sur 3
  2. Rolle et fonctions auxiliairesDifficulté 2 sur 3
  3. Étude de x↦xxx\mapsto x^{x}Difficulté 2 sur 3
  4. Dérivées successives de l’arctangenteDifficulté 2 sur 3
  5. Croissance des pentes et sur-additivitéDifficulté 2 sur 3
  6. Fonctions lipschitziennesDifficulté 2 sur 3
  7. Une fonction dérivable dont la dérivée n’est pas continueDifficulté 2 sur 3
  8. La fonction x↦(1+x)ln⁡(1+x)x\mapsto(1+x)\ln(1+x)Difficulté 2 sur 3
  9. Une caractérisation de t↦eiωtt\mapsto\e^{i\omega t}Difficulté 2 sur 3
3

Interrogation A

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Durée : 1 h — sans document ni calculatrice

3 exercicesnoté sur 20niveau Difficulté 1 sur 3 à Difficulté 2 sur 3la rédaction est évaluée

  1. Questions de cours5 ptsDifficulté 1 sur 3
  2. Trois calculs7 ptsDifficulté 2 sur 3
  3. Étude de x↦ln⁡(1+ex)x\mapsto\ln\left(1+\e^{x}\right)8 ptsDifficulté 2 sur 3
4

Interrogation B

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Durée : 1 h — sans document ni calculatrice

3 exercicesnoté sur 20niveau Difficulté 2 sur 3 à Difficulté 3 sur 3la rédaction est évaluée

  1. Questions de cours5 ptsDifficulté 2 sur 3
  2. Trois calculs7 ptsDifficulté 2 sur 3
  3. La suite un+1=ln⁡(1+un)u_{n+1}=\ln(1+u_{n})8 ptsDifficulté 3 sur 3
5

Approfondissement

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Accroissements finis généralisés, théorème de Darboux, structure des fonctions convexes, polynômes de Legendre

7 exercicesniveau Difficulté 3 sur 3classiques et exercices d’oraldurée conseillée : 4 h

  1. Accroissements finis généralisés (hors programme — pour aller plus loin)Difficulté 3 sur 3
  2. Le théorème de Darboux (hors programme — pour aller plus loin)Difficulté 3 sur 3
  3. Structure des fonctions convexesDifficulté 3 sur 3
  4. Une fonction convexe majorée sur R\R est constanteDifficulté 3 sur 3
  5. Inégalités de Young et de Hölder (Hölder : hors programme)Difficulté 3 sur 3
  6. Une dérivée non bornéeDifficulté 3 sur 3
  7. Les polynômes de LegendreDifficulté 3 sur 3
6

DS type concours

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Convexité et méthode de Newton : convergence et vitesse

durée : 4 hnoté sur 20quatre parties enchaînéescalculatrice interdite

7

Planche de colle

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Une question de cours et quatre exercices d’oral indépendants

4 exercicesniveaux Difficulté 1 sur 3, Difficulté 2 sur 3, Difficulté 2 sur 3, Difficulté 3 sur 3environ 20 min chacunsans calculatrice

  1. Une fonction de classe C1C^{1} construite avec une valeur absolueDifficulté 1 sur 3
  2. Une inégalité différentielleDifficulté 2 sur 3
  3. Fonctions convexes à dérivée bornéeDifficulté 2 sur 3
  4. Une inégalité de LandauDifficulté 3 sur 3

Prépa · Mathématiques : les 26 chapitres

  1. Logique et raisonnement
  2. Ensembles et applications
  3. Sommes et produits
  4. Inégalités et trigonométrie
  5. Nombres complexes
  6. Fonctions usuelles
  7. Primitives et équations différentielles
  8. Nombres réels et suites numériques
  9. Limites et continuité
  10. Dérivabilité et convexité
  11. Arithmétique des entiers relatifs
  12. Structures algébriques usuelles
  13. Calcul matriciel
  14. Polynômes et fractions rationnelles
  15. Analyse asymptotique
  16. Espaces vectoriels
  17. Dimension et applications linéaires
  18. Matrices et applications linéaires
  19. Groupe symétrique
  20. Déterminants
  21. Intégration
  22. Dénombrement
  23. Probabilités
  24. Espaces préhilbertiens
  25. Séries et familles sommables
  26. Fonctions de deux variables