Définition (Norme sur un ev)

Une application \(N\) du \(\mathbb{K}\)-ev \(E\) dans \(\mathbb{R}\) vérifiant les 4 propriétés suivantes est appelée norme sur \(E\) :

  1. \(\forall x \in E, \quad N(x) \geq 0\)
  2. \(\forall x \in E \quad N(x) = 0 \implies x = 0_E\)
  3. \(\forall (\lambda, x) \in \mathbb{K} \times E \quad N(\lambda x) = \lvert \lambda \rvert N(x)\)
  4. \(\forall (x,y) \in E \times E \quad N(x+y) \leq N(x) + N(y)\)

Remarque

Par définition, une norme est à valeur dans \(\mathbb{R}\)
Attention, la norme d'une fonction s'écrit: \(\lVert f \rVert\) et non \(\lVert f(x) \rVert\).

Propriété (Conséquence de la définition d'une norme)

Une norme sur \(E\) vérifie:

\[\forall (x,y) \in E \times E, \quad |N(x)-N(y)| \leq N(x-y)\]

Théorème 1 (Norme induite)

Soit \((E,N)\) un ev normé et \(F\) un sev de \(E\). La restriction de \(N\) à \(F\) est une norme sur \(F\), appelée norme induite sur \(F\).

Exemple (Norme sur l'ev K)

Les normes sur \(\mathbb{K}\) sont les multiples, par un scalaire \(\gt 0\), de la fonction valeur absolue (ou module).

Théorème 2 (Norme produit)

Soit \((E_i, N_i)_{i \in \left[1;p\right]}\), une famille de p evn sur \(\mathbb{K}\) et \(E\) l'ev produit.
Alors:

\[\begin{flalign*} E & \mapsto \mathbb{R} \\ x=(x_1, ..., x_p) & \mapsto N(x)=\max_{i \in \left[1;p\right]} N_i(x_i) \end{flalign*}\]

est une norme sur \(E\) appelée norme produit.

Remarque

La norme produit n'est pas la seule norme sur un espace produit! On a aussi:
\[\lVert x \rVert_{1} = \sum\limits_{j=1}^{p} N_j(x_j)\]
\[ \lVert x \rVert_{2} = \sqrt{\sum\limits_{j=1}^{p} (N_j(x_j))^2}\]
Mais la norme produit a une définition précise, ce n'est pas juste une norme sur un espace produit...

Remarque

Seul \((\mathbb{R}^2, \lVert \cdot \rVert_\infty )\) est ev produit. c'est l'ev produit de \((\mathbb{R}, \lvert \cdot \rvert)\) par lui-même. \((\mathbb{R}^2, \lVert \cdot \rVert_1 )\) et \((\mathbb{R}^2, \lVert \cdot \rVert_2 )\) ne sont pas des ev produits...

Définition (Produit scalaire complexe)

\(E\) est un \(\mathbb{C}\)-ev. Un produit scalaire complexe sur \(E\) est une appli \(\varphi\) \(E \times E \mapsto \mathbb{C}\) sesquilinéaire, hermitienne, définie positive:

  1. \(\forall (x,y) \in E^2 \quad \varphi(x,y) = \overline{\varphi(y,x)}\) (hermitienne)
  2. \(\forall (x,y_1,y_2) \in E^3 \quad \forall (\lambda, \mu) \in \mathbb{C}^2 \) :
    \(\quad \varphi(x, \lambda y_1 + \mu y_2) = \lambda \varphi(x,y_1) + \mu \varphi(x,y_2)\)
  3. \(\forall x \in E \quad \varphi(x,x) \geq 0\) et \((\varphi(x,x)=0 \implies x = 0_E)\) (définie positive)

Un ev réel ou complexe muni d'un ps est appelé espace préhilbértien.

Remarque

On a donc:
\(\forall (x_1,x_2,y) \in E^3 \quad \forall (\lambda; \mu) \in \mathbb{C}^2 \) :
\(\quad \varphi(\lambda x_1 + \mu x_2, y) = \overline{\lambda} \varphi(x_1,y) + \overline{\mu} \varphi(x_2,y)\)

\(\varphi\) est dite semi-linéaire par rapport à la première variable

On remarque aussi que par définition \(\varphi(x,x)\) est un réel, pas un complexe.

sesquilinéaire signifie semi-linéaire par rapport à la 1ère variable et linéaire par rapport à la 2nd.

Exemple

Norme sur \(\mathbb{K}^{n}\).

lorsque \(E = \mathbb{C}^{n}\), l'application :
\[\varphi((x_{1},...,x_{n}),(y_{1},...,y_{n})) = \sum\limits_{i=1}^{n} \overline{xi} yi\]
est le produit scalaire canonique sur \(\mathbb{C}^{n}\)

Exemple

Si \(\mathcal{C}_{2\pi}\) désigne l'ev des fonctions continues et 2π-périodiques de \(\mathbb{R} \mapsto \mathbb{C}\), alors l'application:

\[\begin{flalign*} \mathcal{C}_{2\pi} \times \mathcal{C}_{2\pi} & \mapsto \mathbb{C} \\ (f,g) & \mapsto (f \mid g) = \frac{1}{2\pi} \int_{0}^{2\pi} \overline{f}(t)g(t)\, dt \end{flalign*}\]

est un produit scalaire.

Théorème 3 (Inégalité de Cauchy-Schwarz)

Soit \(E\) un \(\mathbb{C}\)-ev muni d'un produit scalaire \(\varphi\). Alors:
\[ \forall (x,y) \in E^2 \quad {\lvert \varphi(x,y) \rvert}^2 \leq \varphi(x, x)\varphi(y,y)\]

L'égalité a lieu si et seulement si \((x,y)\) est liée:
\[x = 0_E \textrm{ ou } (\exists \lambda \in \mathbb{C} : y = \lambda x)\]

Remarque

Dans \(\mathbb{C}\), ne pas oublier le module.

On n'écrit pas \(\lvert \varphi(x,x) \rvert\) car par définition \(\varphi(x,x)\) est un réel (positif) et pas un complexe.

On peut aussi écrire: \( \lvert \varphi(x,y) \rvert \leq \lVert x \rVert_{2} \lVert y \rVert_{2} \)

Exemple

L'inégalité de C-S permet de trouver des inégalités. Par ex: sur \(\mathcal{C}(\left[0;1\right], \mathbb{C})\), on a le ps:
\[\varphi(f,g)=\int_{0}^{1} \overline{f}(t)g(t)\, dt\]

donc, on obtient facilement:
\[ \lvert \int_{0}^{1} \overline{f}(t)g(t)\, dt \rvert^2 \leq \int_{0}^{1} \lvert f \rvert^2(t)\, dt \int_{0}^{1} \lvert g \rvert^2(t)\, dt\]

et:
\[\lvert \int_{0}^{1} g(t)\, dt \rvert^2 \leq \int_{0}^{1} \lvert g \rvert^2(t)\, dt\]

Théorème 4 (Norme associée au produit scalaire)

Soit \(E\) un \(\mathbb{C}\)-ev muni d'un produit scalaire \(\varphi\). Alors la fonction \( \lVert \cdot \rVert_{2}\) de \(E \mapsto \mathbb{R}^+ \) définie par:

\[||x||_2 = \sqrt{\varphi(x,x)}\]

est une norme sur \(E\), dite norme associée au produit scalaire \(\varphi\).

Remarque

Attention, toutes les normes ne sont pas associées à un ps (à confirmer)

Corollaire 4.1 (Inégalité de Minkowski)

Soit \(E\) un \(\mathbb{C}\)-ev muni d'un produit scalaire \(\varphi\).
Alors la norme associée vérifie l'inégalité:

\[ \lVert x+y \rVert_{2} \leq \lVert x \rVert_{2} + \lVert y \rVert_{2} \]

L'égalité a lieu si et seulement si la famille \((x,y)\) est positivement liée:

\[x = 0_E \textrm{ ou } (\exists \lambda \in \mathbb{R}^+ : y = \lambda x) \]

Remarque

\(\lambda\) est dans \(\mathbb{R}^+\)

Exemple (Normes classiques)

sur \(\mathbb{C}^{n}\), la norme associée au p-s canonique est:
\[ ||(z_{1}, ..., z_{n})||_2 = \sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n} |zi|^2}\]


\[\begin{flalign*} \mathcal{C}_{2\pi} & \mapsto \mathbb{R} \\ f & \mapsto ||f||_2 = \sqrt{\frac{1}{2\pi} \int_{0}^{2\pi} |f(t)|^2\, dt} \end{flalign*}\]

est une norme sur le \(\mathbb{C}\)-ev \(\mathcal{C}_{2\pi}\) des fonctions continues et 2π-périodiques de \(\mathbb{R}\) dans \(\mathbb{C}\).

Théorème 5

Soit \((E,(\cdot|\cdot))\) un ev préhilbertien réel ou complexe.

\(\forall x \in E\) :

\[ \begin{aligned} \lVert x \rVert & = \sup \left\{\lvert (x \mid y) \rvert\mid \lVert y \rVert \leq 1\right\} \\[10pt] & = \sup \left\{\lvert (x \mid y) \rvert\mid \lVert y \rVert = 1\right\} \\[10pt] & = \left\{\frac{\lvert (x \mid y) \rvert}{\lVert y \rVert}\mid y \ne 0_E\right\} \\[10pt] \end{aligned} \]

Exemple (Autres exemples de normes)

\(E = \mathcal{C}([a,b], \mathbb{C})\) pour \((a \lt b)\) est munis des normes:

\[N_1 : f \mapsto \int_{a}^{b} |f(t)|\, dt\]
et:
\[ N_2 : f \mapsto \sqrt{ \int_{a}^{b} |f^2(t)|\, dt} \]
et:
\[ \lVert \cdot \rVert_{\infty} : f \mapsto \lVert f \rVert_{\infty} = \sup \left\{\lvert f(t) \rvert\mid t \in \left[a,b\right]\right\} \]

Remarque

La norme \(N_2\) découle du produit scalaire:
\[ (f \mid g) = \int_{a}^{b} \bar{f}(t)g(t)\, dt \]

Exemple (Normes sur les matrices)

Exemple de normes sur l'ev \(\mathcal{M}_{m,n}(\mathbb{K})\) des matrices réelles ou complexes:

\[ \begin{aligned} norm(A) & = \sqrt{\sum\limits_{i=1}^{m} \sum\limits_{j=1}^{n} |a_{ij}|^2} = \sqrt{Tr(^t\overline{A}A)} \\[10pt] colnorm(A) & = \max_{j \in ⟦1;n⟧} \left( \sum\limits_{i=1}^{m} |a_{ij}|\right) \\[10pt] rownorm(A) & = \max_{i \in ⟦1;m⟧} \left( \sum\limits_{j=1}^{n} |a_{ij}|\right) \\[10pt] \end{aligned} \]

Remarque

\(norm(A)\) est la norme associée au ps \( (A, B) \mapsto Tr(^t\overline{A}B)\) définie sur \(\mathcal{M}_{m,n}(\mathbb{K})\).

Et en identifiant \(\mathcal{M}_n(\mathbb{K})\) à et \(\mathbb{K}^{n^2}\), la fonction \(norm\) correspond aussi à la norme \(N_2\) de \(\mathbb{K}^{n^2}\)

Exemple (Normes sur les polynômes)

Exemple de norme sur \(\mathbb{K}[X]\) :
Soit \(P\) un polynôme de degré inférieur ou égal à \(n\) : \(P = \sum\limits_{i=0}^{n} a_iX^i\) .

\[ \begin{aligned} N_1(P) & = \sum\limits_{i=0}^{n} |a_i| \\[10pt] N_2(P) & = \sqrt{\sum\limits_{i=0}^{n} |a_i|^2} \\[10pt] N_\infty(P) & = \max_{i \in ⟦0;n⟧}|a_i| \\[10pt] \end{aligned} \]

sont 3 normes sur \(\mathbb{K}[X]\) et \(N_2\) découle d'un ps.

Définition (Distance sur un espace métrique)

\(G\) étant un ensemble non vide, une distance sur \(G\) est une application \(d\) de \(G^2 \mapsto \mathbb{R}\) telle que:

  1. \(\forall (x,y) \in G^2 : d(x,y) \geq 0 \)
  2. \(\forall (x,y) \in G^2 : d(x,y) = 0 \iff x = y \)
  3. \(\forall (x,y) \in G^2 : d(x,y) = d(y,x)\)
  4. \(\forall (x,y, z) \in G^3 : d(x,y) \leq d(x,z) + d(z,y) \)

Le couple \((G, d)\) est un espace métrique.

Remarque

On notera qu'une distance n'a pas besoin d'être définie sur un ev.

Théorème 6 (Distance associée à une norm)

Soit \((E,\lVert \cdot \rVert)\) un \(\mathbb{K}\)-ev normé. L'application \(d\) de \(E^2 \mapsto \mathbb{R}^+\) définie par \(d(x,y) = \lVert x-y \rVert \) est une distance sur \(E\).

Elle est appelée distance associée à la norme \(\lVert \cdot \rVert\) sur \(E\).

Remarque

L'intérêt de la notion de distance provient du fait qu'aucune structure algébrique n'est nécessaire pour parler d'une distance sur un ensemble, alors que pour parler d'une norme il faut un espace vectoriel.

Remarque

Tout evn est donc un espace métrique, mais la réciproque est fausse.
Par ex, si f et g sont deux appli linéaires de \(E \mapsto E'\), deux ev de dim finie, \((f,g) \mapsto rg(f-g)\) est une distance sur \(\mathcal{L}(E,E')\). Si cette distance était associée à une norme, on aurait \(N(f) = d(0,f) = rg(f)\), et donc \(rg(\lambda f) = \lvert \lambda \rvert rg(f)\) Ce qui est faux

Propriété (norme associée à une distance)

Si une distance \(d\) est associée à une norme \(N\), alors \(N(x)=d(0,x)\).
On peut ainsi vérifier si c'est le cas, en regardant si \(x \mapsto d(0,x)\) vérifie la définition d'une norme.

Définition (Distance induite sur une partie d'un espace métrique)

Si \(A\) est une partie non vide de l'espace métrique \((G, d)\), la restriction de \(d\) à \(A \times A\) est une distance sur A appelée distance induite sur \(A\).

Définition (Boule ouverte)

\((G, d)\) est un espace métrique.

Soit \(a\) un point de \(G\) et \(r \in \mathbb{R}^+\), la boule ouverte de centre \(a\) et de rayon \(r\) est l'ensemble noté \(B(a,r)\) ou \(BO(a,r)\) et défini par :

\[BO(a,r) = \left\{ y \in G ; d(a,r) \lt r \right\}\]

Et la boule fermée par:

\[BF(a,r) = \left\{ y \in G ; d(a,r) \leq r \right\}\]

Remarque

La notion de boule est associée à un espace métrique, pas à un ev.

Une boule ouverte de rayon = 0 est l'ensemble vide. Ce n'est pas l'ensemble
vide pour la boule fermée de rayon = 0

Théorème 7 (Boules sur ev produit)

Soit \(E = E_1 \times E_2 \times \cdots \times E_p\) l'ev produit des ev normés \((E_i,N_i)_{i \in ⟦1;p⟧}\) muni de la norme produit \(N\).

Alors les boules de \((E, N)\) sont les produits des boules des evn \((E_i,N_i)_{i \in ⟦1;p⟧}\) de même rayon (boules ouvertes ou fermées) :

\[B(a,r) = B_1(a_1,r) \times \cdots \times B_(a_p, r)\]

Théorème 8 (Partie bornée d'un espace métrique)

\(A\) étant une partie de l'espace métrique \((G,d)\), il y a équivalence entre :

Une partie \(A\) de l'espace métrique \((G,d)\) est dite bornée si elle vérifie l'une de ces propriétés.

Remarque

Toute partie d'une partie bornée est bornée.
Toute union finie de parties bornées est bornée.
Toute partie finie est bornée.
Dans un evn produit muni de la norme produit, tout produit de parties bornées des \(E_i\) est bornée, mais la réciproque est fausse (dans \(\mathbb{R}^2\), un disque, qui est borné, ne peut être décrit comme produit de deux parties bornées de \(\mathbb{R}\))

Corollaire 8.1

Une partie \(A\) de l'evn \((E, \lVert \cdot \rVert )\) est bornée si et seulement si:

\[\exists K \in \mathbb{R}^+ \quad \forall x \in E \quad \lVert x \rVert \leq K\]

Définition (Application bornée)

\(X\) étant un ensemble non vide, \((G,d)\) un espace métrique et \(f\) une application de \( X \mapsto (G,d)\), \(f\) est dite bornée si l'ensemble \( \left\{f(x)\mid x \in X\right\}\) est une partie bornée de \((G,d)\) .

On note alors \(\mathcal{B}(X, G)\) l'ensemble des applications bornées de \(X \mapsto G\) .

Propriété

En particulier, lorsque l'espace métrique est un evn \((F, \lVert \cdot \rVert)\), l'application \(f\) de \(X \mapsto F\) est bornée si et seulement si :

\[\exists K \in \mathbb{R}^+ \quad \forall x \in E \quad \quad \lVert f(x) \rVert \leq K\]

Théorème 9 (Norme infinie sur les appli bornées)

\(X\) étant un ensemble non vide et \((F,\lVert \cdot \rVert)\) un \(\mathbb{K}\)-evn, alors:

1) \(\mathcal{B}(X,F)\) est un sev de \(\mathcal{F}(X,F)\)

2)

\[\begin{flalign*} \mathcal{B}(X,F) & \mapsto \mathbb{R} \\ f & \mapsto \lVert f \rVert_{\infty} = \sup_{x \in X}\lVert f(x) \rVert \end{flalign*}\]

est une norme sur \(\mathcal{B}(X,F)\)

Définition (Application k-lipschitzienne)

\((E_1, d_1)\) et \((E_2, d_2)\) étant deux espaces métriques, f de \(E_1 \mapsto E_2\) est dite lipschitzienne sur une partie \(X\) de \(E_1\) si :

\[\exists k \in \mathbb{R} \quad \forall (x,y) \in X^2 \quad \quad d_2(f(x), f(y)) \leq kd_1(x,y)\]

Remarque

\(k\) n'est pas unique. Si \(k\) convient, tout réel supérieur convient aussi.
si \(k=0\), c'est une application constante.

Revenir à la définition si nécessaire, en particulier bien comprendre comment sont définies les distances!

Définition (Isométrie)

Une isométrie est une application \(f\) de \((E_1,d_1) \mapsto (E_2, d_2)\) telle que:

\[\forall (x,y) \in E_1^2 \quad d_2(f(x), f(y)) = d_1(x, y)\]

Exemple

Soit \(I\) un intervalle de \(\mathbb{R}\) et \(g\) de classe \(\mathcal{C}^1\) de \( I \mapsto \mathbb{R}\), de dérivée bornée.

\[ \exists M \quad \forall x \in I \quad \lvert g'(x) \rvert \leq M\]

L'inégalité des accroissements finis nous donne:

\[\forall (x,y) \in I^2 \quad \lvert g(x) - g(y) \rvert \leq M \lvert x - y \rvert\]

Réciproquement, si:

\[\forall (x,y) \in I^2 , x \ne y \implies \frac{\lvert g(x)-g(y) \rvert}{\lvert x-y \rvert} \leq M \]

Comme g est dérivable, en passant à la limite \( y \to x\), on obtient:

\[\forall x \in \mathbb{R} \quad \lvert g'(x) \rvert \leq M\]

Propriété (lien entre lips. et dérivée bornée)

Soit \(f \in \mathcal{C}^1(I,\mathbb{R})\), \(I\) un intervalle de \(\mathbb{R}\) :

\[f \textrm{ lips.} \iff f' \textrm{ bornée}\]

Remarque

En particulier, si I est un segment de \(\mathbb{R}\), toute application de \(\mathcal{C}^1(I,\mathbb{R})\) est lipschitzienne sur I.

Et si \(f'\) n'est pas bornée, alors \(f\) n'est pas lips.

Exemple (La norme est lips.)

Soit un evn \((E,\lVert \cdot \rVert_E)\), on a vu que:

\[\forall (x,y) \in E \quad \lvert \lVert x \rVert_{E} - \lVert y \rVert_{E} \rvert \leq \lVert x-y \rVert_{E}\]

donc \(\lVert \cdot \rVert_E\) est lips de \( (E,\lVert \cdot \rVert_E) \mapsto \mathbb{R}\)

Exemple

Soit \((E, d)\) un espace métrique et \(A\) une partie non vide de \(E\).

\[\begin{flalign*} E & \mapsto \mathbb{R} \\ x & \mapsto f(x) = d(x,A) \end{flalign*}\]

est 1-lipschitzienne.


En effet : \( \forall (x,y,z) \in E^3 \quad d(x,y) \leq d(x,z) + d(z,y)\)
Mais: \(d(x,A) = \inf_{z \in A} d(x,z)\)
Donc: \(\forall z \in A \quad d(x,A) \leq d(x,y) + d(y,z))\)
Puisque \( d(x,A) - d(x,y)\) est un minorant de \( \left\{d(y,z)\mid z \in A\right\}\), on a:

\[d(x,A) - d(x,y) \leq d(y,A)\]

Et en permuttant: \(d(y,A) - d(x,A) \leq d(x,y)\)

Finalement:

\[\forall (x,y) \in E^2 \quad \lvert d(x,A)-d(y,A) \rvert \leq d(x,y)\]

Théorème 10 (Appli coordonnée est lips)

Soit \((E_1 \times E_2 \times \cdots \times E_p, N)\) un evn produit.

Alors, \(\forall j \in ⟦1;p⟧\), on a:

\[\begin{flalign*} E_1 \times E_2 \times \cdots \times E_p & \mapsto E_j \\ (x_1, x_2, \cdots, x_p) & \mapsto x_j \end{flalign*}\]

est 1-lips

Théorème 11 (Compo d'applis lips)

\((E_1,d_1)\), \((E_2,d_2)\), \((E_3,d_3)\) étant 3 espaces métriques, si \(f\) une appli lips de \(E_1 \mapsto E_2\) et \(g\) une appli lips de \(E_2 \mapsto E_3\), alors \( g \circ f\) est une appli lips de \(E_1 \mapsto E_3\)

Définition (Ensemble des suites bornées sur E)

soit \((u_n)\) une suite de \(E\). \((u_n)\) est bornée si \(\left\{u_n\mid n \in \mathbb{N}\right\}\) est une partie bornée de \(E\).

On note \(l^\infty(E)\) l'ensemble des suites bornées sur \(E\).

\(l^\infty(E)\) est un sev de \(E^{\mathbb{N}}\), normé par:

\[\begin{flalign*} l^\infty(E) & \mapsto \mathbb{R} \\ N_{\infty}(u) & \mapsto \sup_{n \in \mathbb{N}} \lVert u_n \rVert \end{flalign*}\]

Définition (Convergence d'une suite)

Une suite \((u_n)\) de l'evn \((E,\lVert \cdot \rVert)\) est dite convergente si dans \((E,\lVert \cdot \rVert)\) (ou converge pour la norme \(\lVert \cdot \rVert\)) si:

\[\exists l \in E \quad \forall \varepsilon \gt 0 \quad \exists N \in \mathbb{N} \quad \forall n \in \mathbb{N}\] \[(n \geq N \implies \lVert u_n - l \rVert \leq \varepsilon)\]

Elle diverge donc si:

\[\forall l \in E \quad \exists \varepsilon \gt 0 \quad \forall N \in \mathbb{N} \quad \exists p \in \mathbb{N}\] \[(p \geq N \textrm{ et } \lVert u_n - l \rVert \gt \varepsilon)\]

Théorème 12 (Limite d'une suite)

Soit \((u_n)\) convergente de l'evn \((E, \lVert \cdot \rVert)\). Alors l'élément \(l\) de \(E\) tel que \(\lim\limits_{n \to \infty} \lVert u_n - l \rVert = 0\) est unique.

Il est appelé limite de la suite \((u_n)\), et noté \(\lim\limits_{n \to \infty} u_n\).

Remarque

\((u_n)\) de l'evn \((E, \lVert \cdot \rVert)\) converge donc vers \(l\) si et seulement si:

\[\forall \varepsilon \gt 0 \quad \exists N \in \mathbb{N} \quad \forall n \in \mathbb{N} \quad (n \geq N \implies u_n \in BF(l, \varepsilon) )\]

Remarque

La notion de convergence est indissociable de la notion de norme, donc on travaille toujours sur un evn pour étudier une suite.

Propriété

\[(u_n) \xrightarrow[]{} \ell \iff (\lVert u_n - \ell \rVert) \xrightarrow[]{} 0\]

Exemple

\(E = \mathcal{C}(\left[0;1\right] , \mathbb{R})\). Soit la suite \((f_n)\) définie par \(f_n(t)=t^n\). Alors

\[\lVert f_n \rVert_{1} = \int_{0}^{1} \lvert f_n(t) \rvert\, dt = \frac{1}{n+1}\]

La suite \((f_n)\) converge vers 0 relativement à \(\lVert \cdot \rVert_1\). Mais elle ne converge pas vers 0 relativement à \(\lVert \cdot \rVert_\infty\) car \(\lVert f_n \rVert_{\infty} = 1\).

La notion de convergence dépend de la norme considérée.

Théorème 13

Toute suite convergente d'un evn est bornée.

Théorème 14

Si \((E, \lVert \cdot \rVert)\) est un evn, l'ensemble des suites convergentes de \(E\) est un sev de \(l^\infty(E)\) (ensemble des suites bornées de \(E\)) et l'appli qui a une suite convergente associe sa limite est linéaire.

Exemple

\(E = \mathcal{C}(\left[0;1\right], \mathbb{R})\) muni de la norme \(\lVert f \rVert_{1} = \int_{0}^{1} \lvert f(t) \rvert\, dt\).

Soit la suite:

\[ f_n(x) = \begin{cases} -n^3x + n^2 & \textrm{ si } x \in \left[0; \frac{1}{n}\right] \\ 0 & \textrm{ si } x \in \left[\frac{1}{n}; 1\right] \\ \end{cases} \]

\(\forall n \in \mathbb{N}^*\) : \[\lVert f_n \rVert_{1} = \int_{0}^{1} \lvert f_n(t) \rvert\, dt = \int_{0}^{\frac{1}{n}} -n^3t + n^2\, dt = \frac{n}{2} \]

La suite \((f_n)\) n'est pas bornée dans \((E, \lVert \cdot \rVert_1)\), donc elle diverge.

Définition (Convergence d'une suite dans un sev normé)

Soit \((E, \lVert \cdot \rVert)\) un evn et \(F\) un sev de \(E\).

\(f\) muni de la norme induite par \(\lVert \cdot \rVert\) est un sev normé, \((F, \lVert \cdot \rVert)\)

Si \((u_n) \in F^{\mathbb{N}}\), cette suite est dite convergente dans \(F\) si elle converge dans \((F, \lVert \cdot \rVert)\), c'est-à-dire si elle converge dans \((E, \lVert \cdot \rVert)\) et si sa limite \(\in F\). Sinon, elle est dite divergente dans \(F\).

Remarque

Si \(F \subset E\), une suite peut être convergente dans \(E\) et divergente dans \(F\), et ce même si les \(u_n\) sont dans \(F\) (il suffit que la suite tende vers une limite hors de \(F\)).
Il faut donc se méfier de l'intuition qu'une suite DV tende vers l'infini, ou 'oscille'. Elle peut tout simplement 'converger' vers une limite qui n'est pas dans l'ensemble considéré.

Par ex, \((\frac{1}{n})\) converge dans \(\mathbb{R}\) mais pas dans \(\left]0; 5\right[\), alors qu'à première vue, on pourrait dire qu'elle converge de façon évidente...

Exemple

\(E = \mathbb{K}[X]\), \(F = \left\{P \in \mathbb{K}[X]\mid P(1)=0\right\}\).

On pose pour tout \(n \gt 0\) :

\[P_n = 1 -\frac{1}{n} (X + X^2 + \cdots + X^n) \quad;\quad Q_n = \frac{1-X^n}{n} \]

Alors pour tout \( n \gt 0\), on a:

\[P_n \in F; \quad Q_n \in F; \quad \lVert 1 - P_n \rVert_{\infty} = \lVert Q_n \rVert_{\infty} = \frac{1}{n} \]

On en déduit que \((Q_n)\) converge vers le polynôme nul dans \((E, \lVert \cdot \rVert_{\infty})\). Ce polynôme appartient à \(F\). \((Q_n)\) converge donc dans \((F, \lVert \cdot \rVert_{\infty}) \).
\((P_n)\) converge vers le polynôme 1 dans \((E, \lVert \cdot \rVert_{\infty})\). Ce polynôme n'appartient pas à \(F\). \((P_n)\) diverge dans \((F, \lVert \cdot \rVert_{\infty}) \).

Théorème 15 (convergence des suites d'un evn produit)

\((E_i, N_i)_{i \in ⟦1;p⟧}\), p evn, \((E, N)\) l'evn produit.

la suite \(u = (u^1, ..., u^p)\) converge vers \(\ell = (\ell_1,...,\ell_p)\) dans \((E,N)\) \(\iff à\) \(\forall i \in ⟦1;p⟧\), la suite \(u^i\) converge vers \(\ell_i\) dans \((E_i, N_i)\).

Exemple

Soit \(E = \mathcal{C}(\left[0;1\right], \mathbb{R})\) et la suite \(f_n\) définie par \(f_n(t) = \sqrt{n}t^n\).

\(\lVert f_n \rVert_{1} = \frac{\sqrt{n}}{n+1}\) et \(\lVert f_n \rVert_{2} = \sqrt{\frac{n}{2n+1}}\)

Ainsi la suite \((f_n)\) converge vers 0 pour \(\lVert \cdot \rVert_1\), mais pas pour \(\lVert \cdot \rVert_2\).

Théorème 16 (Convergence et domination)

Soit \(E\) un \(\mathbb{K}\)-ev et \(N_1\) et \(N_2\) 2 normes sur \(E\).
Il y a equivalence entre:

  1. \(\exists \alpha \in \mathbb{R}^{+*} \quad \forall x \in E \quad N_2(x) \leq \alpha N_1(x)\)
  2. \((u_n)\) de \(E^{\mathbb{N}}\) converge vers \(0_E\) dans \((E, N_1)\) \(\implies\) \((u_n)\) converge aussi vers \(0_E\) dans \((E, N_2)\)

Remarque

La démo de 2 vers 1 est moins évidente.

Définition (Normes équivalentes)

Deux normes \(N_1\) et \(N_2\) sur le même ev \(E\) sont dites équivalentes si:

\[\exists (a,b) \in (\mathbb{R}^{+*})^2 \quad\forall x \in E : \] \[aN_1(x) \leq N_2(x) \leq bN_1(x)\]

Théorème 17 (Relation normes équivalentes)

Si \(E\) est un \(\mathbb{K}\)-ev, la relation "\(N_1\) est équivalente à \(N_2\)" est une relation d'équivalence.

Théorème 18

Les deux propriétés suivantes sont équivalentes:

  1. \(N_1\) et \(N_2\) sont équivalentes
  2. une suite \((u_n) \in E^{\mathbb{N}}\) converge vers \(l \in E\) relativement à \(N_1\) \(\iff\) \((u_n)\) converge vers \(l\) pour \(N_2\).

Corollaire 18.1

Les deux propriétés suivantes sont équivalentes:

  1. \(N_1\) et \(N_2\) sont équivalentes
  2. Toute boule de l'evn \((E,N_1)\) contient une boule de l'evn \((E, N_2)\) de même centre et réciproquement

Remarque

Ainsi, 2 normes ne sont pas équivalentes ssi il existe une boule relativement à une des normes ne contenant aucune boule de même centre relativement à l'autre.

Exemple (Cas de ::Kn::)

Soit \(E=\mathbb{K}^{n}\) et pour \(x=(x_1,...,x_n)\), considérons les normes:

\(N_1(x)=\sum\limits_{i=1}^{n} \lvert x_1 \rvert\) ; \(N_2(x)=\sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n} \lvert x_1 \rvert^2}\) ; \(N_\infty(x)=\max_{i \in ⟦1;n⟧} \lvert x_i \rvert\)

Ces normes sont équivalentes, car:

\(\forall x \in \mathbb{K}^{n} \quad N_\infty(x) \leq N_1(x) \leq n N_\infty(x)\)
\(\forall x \in \mathbb{K}^{n} \quad N_\infty(x) \leq N_2(x) \leq \sqrt{n} N_\infty(x)\)
Et par conséquence:
\(\forall x \in \mathbb{K}^{n} \quad \frac{1}{n} N_\infty(x) \leq N_2(x) \leq \sqrt{n} N_1(x)\)
(On a utilisé la transitivité)

Remarque

Ces normes ne sont PAS équivalentes si on travaille sur une dimension infinie.

Exemple

\((E_i, N_i)_{i \in ⟦1;p⟧}\), p evn, \((E, N)\) l'evn produit.
\(E\) peut également être muni des normes \(\lVert \cdot \rVert_1\) et \(\lVert \cdot \rVert_2\).
Ces normes sont équivalentes car:
\[\forall x \in E \quad\quad N(x) \leq \lVert x \rVert_{2} \leq \lVert x \rVert_{1} \leq pN(x)\]

Exemple

\(E = \mathbb{K}[X]\)
on a : \(N_\infty \leq N_2 \leq N_1\)

Considérons la suite de polynômes définie par:
\[P_n(X) = \sum\limits_{k=0}^{n} X^k\]

Alors:
\(N_1(P_n)=n+1\) ; \(N_2(P_n)= \sqrt{n+1}\) ; \(N_\infty(P_n)=1\)

Si \(N_1\) et \(N_\infty\) étaient équivalentes, il existerait \(\alpha \gt 0\) tel que \(N_1 \leq \alpha N_\infty\). On aurait \(\forall n \quad \alpha \geq n+1\). Ce qui est faux.

Si \(N_2\) et \(N_\infty\) étaient équivalentes, il existerait \(\beta \gt 0\) tel que \(N_2 \leq \beta N_\infty\). On aurait \(\forall n \quad \beta \geq \sqrt{n+1}\). Ce qui est faux.

Si \(N_1\) et \(N_2\) étaient équivalentes, il existerait \(\delta \gt 0\) tel que \(N_1 \leq \delta N_2\). On aurait \(\forall n \quad \delta \geq \sqrt{n+1}\). Ce qui est faux.

Propriété

sur \(\mathbb{K}[X]\), \(N_1\), \(N_2\) et \(N_\infty\) ne sont pas équivalentes, mais on a:
\[N_\infty \leq N_2 \leq N_1\]

Définition

\(\lVert \cdot \rVert_1 : f \mapsto \int_{a}^{b} |f(t)|\, dt\) (Norme de la convergence en moyenne)
et:
\( \lVert \cdot \rVert_2 : f \mapsto \sqrt{\int_{a}^{b} |f^2(t)|\, dt}\) (Norme de la convergence en moyenne quadratique)
et:
\( \lVert \cdot \rVert_\infty : f \mapsto ||f||_\infty = \sup\{|f(t)| ; t \in [a,b] \}\) (Norme de la convergence uniforme)

Propriété

sur \(\mathcal{C}(\left[0;1\right], \mathbb{K})\) , \(\lVert \cdot \rVert_1\) , \(\lVert \cdot \rVert_2\) , \(\lVert \cdot \rVert_\infty\) ne sont pas équivalentes. On a toutefois:

\[\lVert \cdot \rVert_1 \leq \lVert \cdot \rVert_2 \leq \lVert \cdot \rVert_\infty\]

Théorème 20

Toute suite extraite d'une suite convergente converge, et sa limite est la même.

Théorème 21

Si \((u_{2n})\) et \((u_{2n+1})\) convergent et ont la même limite, alors \((u_{n})\) converge, et sa limite est la même.

Définition (Valeur d'adhérence)

Soit \(u \in E^{\mathbb{N}}\)
Un vecteur \(a \in E\) est appelé valeur d'adhérence de la suite \(u\) s'il existe une suite extraite de \((u_n)\) convergeant vers \(a\).

Théorème 22

\(a \in E\) est une va de la suite \(u\) si et seulement si:

\(\forall \varepsilon \gt 0 \quad \forall N \in \mathbb{N} \quad \exists n \in \mathbb{N}\) , on a: \[(n \geq N \textrm{ et } u_n \in B(a, \varepsilon))\]

Théorème 23

Si \((u_n) \in E^{\mathbb{N}} \xrightarrow[n \to \infty]{} \ell\), alors \(\ell\) est l'unique va de \(u\).

Corollaire 23.1

Toute suite ayant au moins 2 va est divergente.

Théorème 24

Une suite, réelle ou complexe, bornée converge si et seulement si elle admet une unique va.

Exemple

L'ensemble des valeurs d'adhérence de \((\cos(n))\) est \(\left[-1;1\right] \)
(on utilise le fait que \(\mathbb{Z} + 2\pi \mathbb{Z}\) est dense dans \(\mathbb{R}\))

A savoir refaire.

Exemple

Soit une suite réelle \(u\) vérifiant: \(\lim\limits_{n \to +\infty} (u_{n+1} -u_n) = 0\)

Alors, l'ensemble des valeurs d'adhérence est un intervalle fermé.

la suite \((\cos(\sqrt{n})\) a pour ensemble de va \(\left[-1;1\right]\)

Soit \(f \in \mathcal{C}(\left[a;b\right] , \left[a;b\right])\) et la suite définie par \(a_0 \in \left[a;b\right]\) et \(a_{n+1} = f(a_n)\)

Si \(\lim\limits_{n \to +\infty} (a_{n+1} -a_n) = 0\) , alors \((a_n)\) converge.

Définition (Domination)

Soit \((u_n)\) une suite d'un \(\mathbb{K}\)-evn \((E, \lVert \cdot \rVert_E )\) et \((\alpha_n) \in \mathbb{K}^{\mathbb{N}}\)

\((u_n)\) est dite dominée par \((\alpha_n)\) si:

\(\quad \exists K \in \mathbb{R} \quad \exists N \in \mathbb{N} \quad \forall n \geq N\) : \[\lVert u_n \rVert \leq K \lvert \alpha_n \rvert\]

On écrit alors : \(u_n = O(\alpha_n)\)

Et si \((\alpha_n)\) ne s'annule pas:

\(\quad u_n = O(\alpha_n)\) \(\iff\) \((\frac{1}{\alpha_n}u_n)\) est une suite vectorielle bornée de \((E, \lVert \cdot \rVert)\)

Remarque

Une suites est donc dominée par définition par une suite scalaire (et non vectorielle)

Définition (Négligeabilité)

Soit \((u_n)\) une suite d'un \(\mathbb{K}\)-evn \((E, \lVert \cdot \rVert_E )\) et \((\alpha_n) \in \mathbb{K}^{\mathbb{N}}\)

\((u_n)\) est dite négligeable devant \((\alpha_n)\) si:

\(\quad \forall \varepsilon \gt 0 \quad \exists N \in \mathbb{N} \quad \forall n \geq N\) : \[\lVert u_n \rVert \leq \varepsilon \lvert \alpha_n \rvert\]

On écrit alors : \(u_n = o(\alpha_n)\)

Et si \((\alpha_n)\) ne s'annule pas:
\(\quad u_n = o(\alpha_n)\) \(\iff\) \((\frac{1}{\alpha_n}u_n)\) est une suite vectorielle qui \(\xrightarrow[\infty]{} 0_E\)

Propriété

  1. \(u_n = O(\alpha_n)\) et \(v_n = O(\alpha_n)\) \(\implies u_n + v_n = O(\alpha_n)\)
  2. \(u_n = O(\alpha_n)\) et \(k \in \mathbb{K}\) \(\implies ku_n = O(\alpha_n)\)
  3. \(a_n = O(\beta_n)\) et \(u_n = O(\alpha_n)\) \(\implies a_nu_n = O(\alpha_n \beta_n)\)
  4. \(u_n = o(\alpha_n)\) \(\implies u_n = O(\alpha_n)\)
  5. \(u_n = o(\alpha_n)\) et \(v_n = o(\alpha_n)\) \(\implies u_n + v_n = o(\alpha_n)\)
  6. \(u_n = o(\alpha_n)\) et \(k \in \mathbb{K}\) \(\implies ku_n = o(\alpha_n)\)
  7. \(u_n = o(\alpha_n)\) et \(\alpha_n = O(\beta_n)\) \(\implies u_n = o(\beta_n)\)
  8. \(u_n = O(\alpha_n)\) et \(\alpha_n = o(\beta_n)\) \(\implies u_n = o(\beta_n)\)

Définition (Equivalence de 2 suites)

Soit \(u\) et \(v\) deux suites de \(E\), un ev normé.

La suite \(u\) est dite équivalente à \(v\) (noté: \(u_n \sim v_n\)) si \((u_n - v_n)\) est négligeable devant la suite réelle \(\lVert v \rVert\) :

\(\quad \forall \varepsilon \gt 0 \quad \exists N \in \mathbb{N} \quad \forall n \geq N\) : \[\lVert u_n - v_n \rVert \leq \varepsilon \lVert v_n \rVert \]

Remarque

Cette fois-ci, une suite vectorielle est équivalente à une autre suite vectorielle.

Théorème 25

La relation "\(\sim\)" définie sur les suites d'un evn \(E\) est une relation d'équivalence (réflexive, symétrique, transitive).

Théorème 26

Si \(u\) et \(v\) sont deux suites équivalentes de \(E\) un evn, alors:

\(u_n = O(\lVert v_n \rVert)\) et \(v_n = O(\lVert u_n \rVert)\)

Remarque

La réciproque est fausse (ex: (n) et (-n))

Théorème 27

\(u\) et \(v\) deux suites de \(E\), un evn.
\[ u_n \sim v_n \textrm{ et } u_n \xrightarrow[\infty]{} \ell \implies v_n \xrightarrow[\infty]{} \ell\]

Théorème 28

Soit \(u\) une suite de \(E\), un evn.
\[ u_n \xrightarrow[]{} \ell \textrm{ et } \ell \ne 0_E \implies u_n \sim \ell\]

Remarque

\(u_n \sim 0_E\) ne signifie pas que que la limite de \((u_n)\) soit nulle, mais que la suite est identiquement nulle à partir d'un certain rang

Théorème 29

2 suites scalaires \((\alpha_n)\) et \((\beta_n)\) ne s'annulant pas sont équivalentes si et seulement si :
\[\lim\limits_{n \to \infty} \frac{\alpha_n}{\beta_n} = 1\]

Propriété

\[ a \gt 1 \quad \alpha \gt 0 \implies n^{\alpha} = o(a^n) \textrm{ et } a^n = o(n!)\]
\[ a \gt 0 \quad b \gt 0 \implies ln(n)^b = o(n^a)\]
\(a, b, c, d \in \mathbb{R}\) :
\[n^a (\ln n)^b = o(n^c (\ln n) ^d) \iff (a \lt c) \textrm{ ou } (a=c \textrm{ et } b \lt d)\]

Exemple

\(u_n \sim v_n\) n'implique pas \(\exp(u_n) \sim \exp(v_n)\) . Ex: \((n)\) et \( (n - \ln(n))\)

Mais:

\(\exp(u_n) \sim \exp(v_n)\) \(\iff\) \(\lim\limits_{n \to +\infty} (u_n - v_n) = 0\)


\(u_n \sim v_n\) n'implique pas \(\ln(u_n) \sim \ln(v_n)\) . Ex: \((1+\frac{1}{n} )\) et \( (1+\frac{1}{n^2})\)

Mais si \((u_n)\) et \((v_n)\) sont deux suites de réels strictement positifs:

\(u_n \sim v_n\) et \(\lim\limits_{n \to +\infty} v_n \in \overline{\mathbb{R}} - \{1\}\) \(\implies\) \(\ln(u_n) \sim \ln(v_n)\)