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大学数学进阶:法文版:2:2

大学数学进阶:法文版:2:2

出版社:科学出版社出版时间:2020-01-01
开本: 26cm 页数: 11,359页
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大学数学进阶:法文版:2:2 版权信息

大学数学进阶:法文版:2:2 本书特色

  《大学数学进阶2(法文版)》覆盖了多个不同的数学领域,包括以下主要内容:实函数在任意区间上的积分、二元函数的延拓、线性与非线性微分方程、连续概率、幂级数及复分析的介绍,内积空间与傅里叶级数. 《大学数学进阶2(法文版)》通过将数学看成一个整体,进而理解不同角度与观点的补充,可以帮助读者理解不同数学领域之间的联系.

大学数学进阶:法文版:2:2 内容简介

这本教材覆盖了许多不同的数学领域。这本书包括以下内容:平面几何与立体几何的基本知识;极限展开以及它在几何中的应用;有限样本空间中的概率的基本知识;以及对集合论和逻辑的初步介绍。尽管这些内容是相对独立的,本书可以帮助读者看到并理解不同数学领域之间的联系。每章的开头部分,有关于学习本章所需的预备知识的描述。

大学数学进阶:法文版:2:2 目录

Table des matières 序 i前言 iii Préface et remerciements v Chapitre 1 équations différentielles 1 1.1 Généralités sur les équations différentielles 2 1.2 Rappels et compléments sur les équations différentielles linéaires 4 1.2.1 Définition d’une équation différentielle linéaire, théorème de Cauchy- Lipschitz linéaire 4 1.2.2 Wronskien et méthode de variation des constantes 6 1.2.3 équations différentielles linéaires à coefficients constants 14 1.2.4 Exemples de résolution d’équations différentielles 14 1.2.4.a équations différentielles linéaires scalaires d’ordre 1 14 1.2.4.b équations différentielles linéaires scalaires d’ordre 2 16 1.2.4.c Systèmes différentiels 21 1.3 équations différentielles non linéaires 23 1.3.1 Théorème de Cauchy-Lipschitz non linéaire et conséquences 23 1.3.2 Cas particulier des équations à variables séparées 26 1.3.3 Exemples d’équations différentielles se ramenant à une équation différentielle linéaire 27 1.3.4 équations autonomes 27 1.3.5 Exemples d’études “qualitatives” 30 1.4 Annexe 33 1.4.1 Démonstration du théorème de Cauchy-Lipschitz linéaire 33 Chapitre 2 Intégration 39 2.1 Intégration des fonctions positives 40 2.1.1 Fonction positive intégrable et intégrale d’une fonction positive 40 2.1.2 Propriétés de l’intégrale 41 2.1.3 Lien avec la convergence de l’intégrale généralisée 47 2.1.4 Exemples de référence 502.1.5 Critères d’intégrabilité pour les fonctions positives 51 2.1.6 Intégration des relations de comparaisons 55 2.2 Intégration des fonctions à valeurs réelles ou complexes 59 2.2.1 Définition de l’intégrabilité et de l’intégrale 59 2.2.2 Propriétés de l’intégrale 63 2.2.3 Espaces L1(I) et L2(I) 65 2.2.4 Intégration des relations de comparaisons 69 2.3 Outils pour prouver l’intégrabilité et/ou calculer une intégrale 72 2.3.1 Critères simples 72 2.3.2 Domination 74 2.3.3 Intégration par parties 74 2.3.4 Changement de variable 75 2.3.5 Comparaison série et intégrale 79 2.4 Suites de fonctions et intégrales 81 2.4.1 Exposé du problème 81 2.4.2 Cas où l’intervalle est un segment 81 2.4.3 Théorème de convergence monotone et théorème de Beppo-Levi 82 2.4.4 Théorème de convergence dominée de Lebesgue 84 2.4.5 Intégration d’une série de fonctions sur un intervalle quelconque 85 2.5 Intégrales à paramètre 86 2.5.1 Notion de domination et principe des démonstrations 86 2.5.2 Continuité et dérivabilité d’une intégrale à paramètre 87 2.5.3 Fonction . d’Euler 99 2.6 Intégration des fonctions de deux variables 104 2.6.1 Théorème de Fubini sur un produit de deux segments 104 2.6.2 Intégration des fonctions positives sur un pavé quelconque 106 2.6.3 Intégration des fonctions à valeurs réelles ou complexes sur un pavé quelconque 108 2.6.4 Théorèmes de Fubini 109 2.6.5 Exemples de calculs d’intégrales doubles 113 2.6.6 Changement de variable dans les intégrales doubles 114 Chapitre 3 Probabilités 116 3.1 Notion de tribu et définition d’une mesure de probabilité (rappels) 117 3.1.1 Tribus et propriétés des tribus 117 3.1.2 Mesure de probabilité 121 3.2 Variable aléatoire réelle, fonction de répartition et loi de probabilité 125 3.2.1 Variables aléatoires réelles 125 3.2.2 Fonction de répartition et loi d’une variable aléatoire réelle 128 3.3 Variable aléatoire réelle à densité 132 3.3.1 Définition et exemples 132 3.3.2 Loi de probabilité d’une variable aléatoire à densité et premier théorème de transfert 133 3.3.3 Espérance, propriétés de l’espérance et second théorème de transfert 139 3.3.4 Variance et écart-type 142 3.3.5 Inégalités de Markov et de Bienaymé-Tchebychev 145 3.4 Lois de probabilités continues usuelles 147 3.4.1 Loi uniforme 147 3.4.2 Loi exponentielle 148 3.4.3 Lois normales 151 3.4.4 Variable aléatoire de loi Gamma 156 3.5 Indépendance 159 3.5.1 Rappels des principales définitions et propriétés concernant l’indépendance 159 3.5.2 Densité de la somme de deux variables aléatoires indépendantes et à densité 163 3.6 Convergences 169 3.6.1 Convergence presque s.re et convergence en probabilité 169 3.6.2 Loi des grands nombres 174 3.6.3 Convergence en loi 177 3.6.4 Comparaison des différents modes de convergence 179 3.6.5 Théorème “central limit” ou de la limite centrée 182 3.6.6 Approximation de variables aléatoires discrètes 182 Chapitre 4 Séries entières et introduction à l’analyse complexe 190 4.1 Dérivation des fonctions d’une variable complexe 191 4.1.1 Définition et exemples 191 4.1.2 Lien entre C-dérivabilité et R2-différentiabilité, conditions de Cauchy- Riemann 194 4.1.3 Fonctions holomorphes et opérations sur les fonctions C-dérivables 197 4.2 Définition d’une série entière et du rayon de convergence 200
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