BCE Maths approfondies HEC/ESSEC ECG 2023Sujet
Epreuve de maths approfondies - ECG 2023
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Annale de maths approfondies BCE HEC/ESSEC pour la filiere ECG, session 2023.
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MATHÉMATIQUES APPROFONDIES
Jeudi 27 avril 2023, de 14 h. à 18 h.
La présentation, la lisibilité, l'orthographe, la qualité de la rédaction, la clarté et la précision des raisonnements entreront pour une part importante dans l'appréciation des copies.
Les candidats sont invités à encadrer dans la mesure du possible les résultats de leurs calculs.
Aucun document n'est autorisé. L'utilisation de toute calculatrice et de tout matériel électronique est interdite. Seule l'utilisation d'une règle graduée est autorisée.
Si au cours de l'épreuve, un candidat repère ce qui lui semble être une erreur d'énoncé, il la signalera sur sa copie et poursuivra sa composition en expliquant les raisons des initiatives qu'il sera amené à prendre.
Les candidats sont invités à encadrer dans la mesure du possible les résultats de leurs calculs.
Aucun document n'est autorisé. L'utilisation de toute calculatrice et de tout matériel électronique est interdite. Seule l'utilisation d'une règle graduée est autorisée.
Si au cours de l'épreuve, un candidat repère ce qui lui semble être une erreur d'énoncé, il la signalera sur sa copie et poursuivra sa composition en expliquant les raisons des initiatives qu'il sera amené à prendre.
Notations
Dans tout le texte, on adopte les notations suivantes:
- Pour tout entier
n ⩾ 0 , on note[ [0; n] ] l'ensemble des entiersk vérifiant0 ⩽ k ⩽ n . - Si
x ∈ ℝ , on note⌊x⌋ la partie entière dex . - Pour tous
n ∈ ℕ^∗ etm ∈ ℕ^∗, M_(n, m)(ℝ) désigne l'ensemble des matrices à coefficients réels ayantn lignes etm colonnes. On poseM_n(ℝ) = M_(n, n)(ℝ) et on noteI_n la matrice identité deM_n(ℝ) . Les coefficients d'une matriceA ∈ M_(n, m)(ℝ) sont notés(A)_(i, j), 1 ⩽ i ⩽ n et1 ⩽ j ⩽ m . - La transposée d'une matrice
A est notée^t A . LorsqueA = [a] ∈ M_1(ℝ) , oùa ∈ ℝ , on identifieA au réela . SiV ∈ M_(n, 1)(ℝ), n ∈ ℕ^∗ , on note‖V‖ sa norme euclidienne. - Soit
(Ω, A, ℙ) un espace probabilisé. Toutes les variables aléatoires de cet énoncé sont définies sur cet espace. - Si
X est une variable aléatoire réelle, on note𝔼(X) son espérance, si elle existe. Pour toutk ∈ ℕ^∗ , on appelle moment d'ordrek deX , s'il existe, le réel𝔼(X^k) . On le notem_k(X) et on convient quem_0(X) = 1 - Si
g : ℝ^2 → ℝ est une fonction de deux variables de classeC^2 et(x_1, x_2) ∈ ℝ^2 , on notera∇g(x_1, x_2) et∇^2 g(x_1, x_2) , respectivement, le gradient et la matrice hessienne deg au point (x_1, x_2 ). -
∀α ∈ ℝ_+^∗ , on définit la fonction puissanceα surℝ_+ par
- Soit
f une fonction définie surℝ à valeurs dansℝ etJ un intervalle deℝ . On notef_(|J) , la restriction def àJ :
L'énoncé comporte trois grandes parties I, II et III. Les parties II et III sont largement indépendantes.
Le mot FIN marque la fin de l'énoncé.
Le mot FIN marque la fin de l'énoncé.
Partie I : questions préliminaires, problème des moments
Soit
X une variable aléatoire réelle à densité.
- Montrer que dans les cas suivants, la variable
X admet des moments de tout ordre et déterminer ces moments :
(a)X suit la loi uniforme sur[0, 1] .
(b)X suit la loi exponentielle de paramètreλ ∈ ℝ_+^∗ .
Dans toute la suite, on se donne une suite de réels
(u_k)_(k ∈ ℕ) avec
u_0 = 1 et un intervalle
J de
ℝ .
On considère le problème suivant appelé problème des moments et qu'on note
ℳ^⋆(J) :
Trouver une variable aléatoire réelle
X vérifiant les trois conditions suivantes :
- Pour tout
k ∈ ℕ, X admet un moment d'ordrek etm_k(X) = u_k . -
X admet une densitéf , avecf_(|J) continue surJ . -
∀x ∈ ℝ∖J, f(x) = 0 .
Si
X est une solution de ce problème et
f une densité de
X vérifiant les points précédents, on dit que
f est une densité de
X adaptée à
ℳ^⋆(J) .
Dans ce problème, on s'intéressera uniquement à deux cas :
- Le cas
J = ℝ_+ . Dans ce cas,ℳ^∗(J) est appelé le problème de Stieltjes. - Le cas
J = [0, 1] . Dans ce cas,ℳ^⋆(J) est appelé le problème de Hausdorff.
Partie II : le problème de Stieltjes
II.1) Des conditions nécessaires d'existence
On suppose dans cette partie II. 1 que le problème
ℳ^⋆(J) avec
J = ℝ_+ admet une solution notée
X . On note
f une densité de
X adaptée à
ℳ^⋆(J) .
Pour toutn ∈ ℕ^⋆ , on note
H_n et
G_n les matrices de
M_n(ℝ) dont les coefficients sont :
Pour tout
- Ecrire explicitement
H_3 etG_3 en fonction deu_0, u_1, u_2, u_3, u_4 etu_5 . - Soit
n ∈ ℕ^⋆ etW = [α_1; ⋮; α_n] ∈ M_(n, 1)(ℝ) . Montrer que
puis que
où
P est la fonction polynomiale définie par
- En déduire que pour tout
n ∈ ℕ^∗ , toutes les valeurs propres deH_n sont positives. - Montrer de même que pour tout
n ∈ ℕ^∗ , toutes les valeurs propres deG_n sont positives. - On suppose uniquement dans cette question que
u_0 = 1, u_1 = 1/2 etu_2 = 1/3 .
Montrer que nécessairement
u_3 ⩾ 2/9 .
7. On suppose dans cette question seulement qu'il existe un réelθ > 0 tel que l'intégrale
∫_0^(+ ∞)f(t)exp(t^θ)dt converge.
(a) Montrer que pour toutn ∈ ℕ^∗ et tout
t ∈ ℝ_+ , on a
7. On suppose dans cette question seulement qu'il existe un réel
(a) Montrer que pour tout
(b) En déduire que la série de terme général
(u_n)^(− θ/n) diverge.
8. Python
On se donne un entier naturel
N . On pose :
N^⋆ = 1 + ⌊N/2⌋ .
On voudrait vérifier numériquement que la condition suivante, portant sur lesN + 1 premiers termes
u_0, ⋯, u_N , est vérifiée :
On voudrait vérifier numériquement que la condition suivante, portant sur les
On rappelle que cette condition est nécessaire d'après la question 4 ci-dessus.
La fonction test_stieltjes() ci-dessous est écrite en langage Python. Elle est incomplète. Elle a comme paramètre d'entrée un tableau unidimensionnelU (de type array) comportant une suite finie de nombres réels
u_0, ⋯, u_N .
Compléter les parties soulignées en pointillé afin que la fonction test_stieltjes() renvoie la valeur 1 si la condition(CS_N) est satisfaite et renvoie la valeur 0 sinon.
On notera que la fonction eigvalsh() de la librairie numpy. linalg renvoie un tableau unidimensionnel contenant les valeurs propres d'une matrice symétrique donnée en paramètre.
On reproduira sur la copie le programme après l'avoir complété (sans les commentaires).
La fonction test_stieltjes() ci-dessous est écrite en langage Python. Elle est incomplète. Elle a comme paramètre d'entrée un tableau unidimensionnel
Compléter les parties soulignées en pointillé afin que la fonction test_stieltjes() renvoie la valeur 1 si la condition
On notera que la fonction eigvalsh() de la librairie numpy. linalg renvoie un tableau unidimensionnel contenant les valeurs propres d'une matrice symétrique donnée en paramètre.
On reproduira sur la copie le programme après l'avoir complété (sans les commentaires).
import numpy as np
import numpy.linalg as al
def test_stieltjes(U):
N = len(U) - 1 # indice du dernier terme de la suite finie U
m = 1+ N // 2
H = np.zeros((m, m))
for n in range(1, m+1): # taille de la matrice H_n
for i in range(_______, ________):
H[i, n-1] = U[i+n-1]
H[n-1, i] =
valp = al.eigvalsh(H)
for k in range(0, _-_-_-___):
if (__-_-_-_-_-_-_-_-___):
return __-_
return __-_
II.2) Non unicité des solutions
On définit la fonction
g : [0, + ∞[ → ℝ par
- Soit
n ∈ ℕ . Montrer que les intégrales
existent (on convient que
t^0 = 1 ).
On note dans la suite
On note dans la suite
- Montrer que
S_0 = 1/2 . On admet queT_0 = S_0 . - Montrer que pour tout
n ∈ ℕ on a
- En déduire que pour tout
n ∈ ℕ on a
- En déduire que pour tout
n ∈ ℕ
- Calculer
M^4 et en déduire que pour toutn ∈ ℕ
- En utilisant le changement de variable
x = t^4 dont on justifiera la validité, montrer que:
- Montrer qu'il existe deux fonctions
g_1 etg_2 positives, distinctes, continues surℝ_+ et telles que pour toutn ∈ ℕ les deux intégrales
existent et sont égales.
17. Que peut-on conclure par rapport au problèmeℳ^⋆(J) quand
J = [0, + ∞[ ?
17. Que peut-on conclure par rapport au problème
Partie III : le problème de Hausdorff
Dans toute cette partie, on suppose que
J = [0, 1] .
III.1) Une condition nécessaire d'existence
On suppose dans ce paragraphe III. 1 que le problème
ℳ^∗(J) avec
J = [0, 1] admet une solution notée à nouveau
X . On note
f une densité de
X adaptée à
ℳ^⋆(J) .
18. Montrer queu_n > 0 pour tout
n ∈ ℕ .
19. Plus généralement, montrer que pour tousi ∈ ℕ et
j ∈ ℕ , on a
18. Montrer que
19. Plus généralement, montrer que pour tous
- On suppose dans cette question seulement que
u_0 = 1, u_1 = 1/2 etu_2 = 1/3 .
Montrer que
u_3 ∈ ]1/6, 1/3[ .
21. Revenons au cas général. Montrer que pour toutα > 0 , la série de terme général
(u_n)/(n^α)(n ⩾ 1) est convergente.
Cette affirmation reste-t-elle vraie quandα = 0 ?
III.2) Un test en langage Python pour le problème de Hausdorff
21. Revenons au cas général. Montrer que pour tout
Cette affirmation reste-t-elle vraie quand
III.2) Un test en langage Python pour le problème de Hausdorff
Revenons à la condition (7) ci-dessus. Pour tous
n ∈ ℕ et
j ∈ [ [0; n] ] on pose
Soit
n ∈ ℕ . On dit que la condition (7) est vraie à l'ordre
n si
- Exprimer
Δ_(n, 0) en fonction deu_n . - Montrer que pour tout
n ∈ ℕ et toutj ∈ [ [0; n] ] on a
24. Python
La fonction test_hausdorff() ci-dessous est écrite en langage Python. Elle est incomplète. Elle a comme paramètre d'entrée un tableau unidimensionnel U (de type array) comportant une suite finie de nombres réels
u_0, ⋯, u_N . Ici
N est calculé à partir de la taille de
U en utilisant la fonction len() qui renvoie la taille du tableau.
Compléter les parties soulignées en pointillé afin que la fonction test_hausdorff()renvoie un couple comportant les deux éléments suivants :
Compléter les parties soulignées en pointillé afin que la fonction test_hausdorff()renvoie un couple comportant les deux éléments suivants :
→ un entier info tel que:
- info
= − 1 si la condition(CH_n) est satisfaite pour toutn ∈ [ [0; N] ] . - info est égal au plus petit entier
n ∈ [ [0; N] ] pour lequelCH_n n'est pas satisfaite sinon.
→ un tableau bidimensionnel Delta de taille
(N + 1) × (N + 1) comportant les coefficients
Δ_(n, j) pour
n ∈ [ [0; N] ] et
j ∈ [ [0; N] ] (on pose
Δ_(n, j) = 0 si
j > n ).
On reproduira sur la copie le programme après l'avoir complété (sans les commentaires).
import numpy as np
def test_hausdorff(U):
N = len(U) - 1 # indice du dernier terme de la suite finie U
Delta = np.zeros((N+1, N+1))
info = -1
for k in range(__-_,_-_-___):
Delta[k, 0] = U[__]
if ((__-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-__) and (info == -1 )):
info = k
for j in range(____-_ , _________):
Delta[k, j] =
if ( (__________-___________) and (________________)):
info =
return (info, Delta)
25. Python
def test3():
N = 10
U = np.zeros(N+1)
for k in range(0, N+1):
U[k] = 1.0/(k+1) # correspond a une loi uniforme
V=test_hausdorff (U)
\mathrm { U[3] } \mathrm { = } \mathrm { 0.16 }
W=test_hausdorff (U)
return V,W
On tape dans la console
>>> V,W=test3()
Quelles seront les valeurs de
V[0] et
W[0] retournées ?
III.3) Unicité de solutions à densité de classeC^1 .
III.3) Unicité de solutions à densité de classe
On suppose dans ce paragraphe que
X_1 et
X_2 sont solutions du problème
ℳ^⋆(J) avec
J = [0, 1] . On note
f_1 et
f_2 des densités de
X_1 et
X_2 respectivement adaptées au problème
ℳ^⋆(J) . On suppose les restrictions de
f_1 et
f_2 sur
[0, 1] de classe
C^1 sur
[0, 1] . On pose
h = f_2 − f_1 et on considère la suite de fonctions polynomiales
(hˆ_n)_(n ∈ ℕ^∗) , définies par:
- Montrer qu'il existe une constante réelle
K ∈ ℝ_+ telle que
- Soient
x ∈ [0, 1] etn ∈ ℕ^∗ fixés tous les deux. SoitY_n une variable aléatoire discrète à valeurs dans[ [0; n] ] . On pose
(a) Montrer que
(b) En déduire que
- Montrer que pour tout
x ∈ [0, 1] et toutn ∈ ℕ^∗ on a
- Montrer que pour tout
n ∈ ℕ^∗ on a
- En déduire que pour tout
n ∈ ℕ^∗ , on a
- En déduire que
f_1 = f_2 . Conclure.
III.4) Problème de Hausdorff tronqué
Pour tout
k ∈ ℕ , on définit trois fonctions
On admet que, pour tout
k ∈ ℕ , la fonction
R_k est continue sur
ℝ^2 .
32. Montrer qu'il existe une constanteC > 0 telle que
32. Montrer qu'il existe une constante
- Soit
k ∈ ℕ .
(a) Montrer queR_k admet une dérivée partielle par rapport à sa première variable en tout point et que pour tout(α_1, α_2) ∈ ℝ^2
On admet que
R_k admet une dérivée partielle par rapport à sa seconde variable en tout point et que pour tout
(α_1, α_2) ∈ ℝ^2
(b) Pour tout
i ∈ {1, 2} , en déduire l'identité,
(c) Montrer que pour tout
i ∈ {1, 2} et pour tout
(α_1, α_2) ∈ ℝ^2 on a
- Soit
(α_1, α_2) ∈ ℝ^2 .
(a) Exprimer∇^2 G(α_1, α_2) en fonction des dérivées partielles desF_k(α_1, α_2), k ⩾ 0 .
(b) En déduire que pour toutv = [v_1; v_2] ∈ M_(2, 1)(ℝ) tel quev ≠ 0 on a
(c) En déduire que les valeurs propres de la matrice
∇^2 G(α_1, α_2) sont strictement positives.
(d) Dans cette question, on suppose qu'il existe une variable aléatoireX solution de
ℳ^⋆(J) et de densité
f adaptée à
ℳ^⋆(J) telle que
(d) Dans cette question, on suppose qu'il existe une variable aléatoire
Montrer que
G admet alors un minimum (local) en (
α_1, α_2 ).
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