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Fonctions convexes minorées ayant même norme de gradient : théorème de Boulmezaoud-Cieutat-Daniilidis
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Le sujet démontre, dans plusieurs cas particuliers, un théorème selon lequel deux fonctions convexes minorées et de classe C2 sur Rn dont les gradients ont la même norme en tout point diffèrent d'une constante. Il traite successivement des propriétés générales des fonctions convexes minorées, le cas d'une seule variable, celui des fonctions quadratiques, puis un cas plus général faisant intervenir un système différentiel linéaire.

  1. 1Partie I : généralités sur les fonctions convexes et les fonctions minoréesÉtablit des propriétés de base des fonctions convexes de classe C1, dont la caractérisation des points où le gradient s'annule, et montre que l'infimum de la norme du gradient d'une fonction minorée vaut zéro.
  2. 2Partie II : le cas monodimensionnelDémontre le théorème dans le cas d'une fonction d'une seule variable réelle, pour deux fonctions convexes minorées dont les carrés des dérivées diffèrent d'une constante.
  3. 3Partie III : cas des fonctions quadratiquesDémontre le théorème pour les fonctions quadratiques définies par une matrice symétrique et un vecteur, en étudiant une application construite à partir du gradient.
  4. 4Partie IV : un cas un peu plus généralÉtend le résultat à l'aide d'un système différentiel linéaire et de l'étude du comportement asymptotique de ses solutions.

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Durée : 4 heures
L'utilisation des calculatrices n'est pas autorisée pour cette épreuve

Notations

Dans tout le texte, on adopte les notations suivantes :
  • -Pour tout n ∈ ℕ^∗, on note I_n la matrice identité de ℳ_n(ℝ).
  • -Pour tout (n, m) ∈ ℕ^∗ × ℕ^∗ et toute matrice A ∈ ℳ_(n, m)(ℝ) on note Ker(A) et Im(A) les ensembles :
    Ker(A), = {X ∈ ℳ_(m, 1)(ℝ)|AX = 0},; Im(A), = {Y ∈ ℳ_(n, 1)(ℝ)|∃X ∈ ℳ_(m, 1)(ℝ) tel que Y = AX}.
    La transposée d'une matrice A est notée ^t A. Lorsque A = [a] ∈ ℳ_1(ℝ), où a ∈ ℝ, on identifie A au réel a.
  • Pour n ∈ ℕ^∗, on note ⟨.,. ⟩leproduitscalairecanoniquedeℳ_(n, 1)(ℝ) défini par
∀X = (x_1; ⋮; x_n) ∈ ℳ_(n, 1)(ℝ), ∀Y = (y_1; ⋮; y_n) ∈ ℳ_(n, 1)(ℝ), ⟨X, Y⟩ = ^t XY = ∑_(i = 1)^n x_i y_i.
On note ‖. ‖lanormeeuclidienneassociéedéfiniepar
∀X ∈ ℳ_(n, 1)(ℝ), ‖X‖ = √(⟨X, X⟩) = √(^t XX)
L'espace ℳ_(1, n)(ℝ) des vecteurs lignes à n composantes réelles sera identifié à ℝ^n. On notera également ⟨.,. ⟩leproduitscalairecanoniquedeℝ^n et par ‖. ‖lanorme euclidienne associée, définis de la même manière que dans ℳ_(n, 1)(ℝ).
Pour tout x = (x_1, ⋯, x_n) ∈ ℝ^n on note X (lettre majuscule) le vecteur colonne appartenant à ℳ_(n, 1)(ℝ) défini par X = ^t(x_1, ⋯, x_n).
Si f est une fonction de ℝ^n dans ℝ de classe C^1 et x ∈ ℝ^n, on note ∇f(x) son gradient en x défini par
∇f(x) = ((∂f)/(∂x_1)(x), ⋯, (∂f)/(∂x_n)(x)) ∈ ℝ^n.
Dans toute la suite, n désigne un entier naturel non nul. Pour toute fonction f de ℝ^n dans ℝ de classe C^1 on pose
S(f) = {x ∈ ℝ^n|∇f(x) = 0}.
On note ℰ l'ensemble de toutes les fonctions f de ℝ^n dans ℝ de la forme
∀x ∈ ℝ^n, f(x) = 1/2^t XMX − ^t BX,
où M ∈ ℳ_n(ℝ) est une matrice symétrique et B ∈ ℳ_(n, 1)(ℝ) un vecteur colonne. On dit dans ce cas que le couple (M, B) ∈ ℳ_n(ℝ) × ℳ_(n, 1)(ℝ) caractérise la fonction f. On pose
ℰ_0 = {f ∈ ℰ|f minorée }.
Si f ∈ ℰ on définit la fonction Tf de ℝ^n dans ℝ par :
∀x ∈ ℝ^n, (Tf)(x) = 1/2‖∇f(x)‖^2 − 1/2‖∇f(0)‖^2.
L'un des objectifs principaux de cet énoncé et de démontrer dans des cas particuliers le théorème suivant (Boulmezaoud-Cieutat-Daniilidis) : si f et g sont deux fonctions de ℝ^n dans ℝ de classe C^2, minorées et convexes (voir Partie I pour la définition) telles que
∀x ∈ ℝ^n, ‖∇f(x)‖ = ‖∇g(x)‖,
alors f − g est constante.

Partie I : généralités sur les fonctions convexes et les fonctions minorées

Dans toute la suite, on dit qu'une fonction f : ℝ^n → ℝ est convexe si
∀x ∈ ℝ^n, ∀y ∈ ℝ^n, ∀λ ∈ [0, 1], f((1 − λ)x + λy) ⩽ (1 − λ)f(x) + λf(y).
  1. Soit f : ℝ^n → ℝ une fonction convexe de classe C^1 sur ℝ^n;
  • (a)Soient x = (x_1, ⋯, x_n) ∈ ℝ^n et y = (y_1, ⋯, y_n) ∈ ℝ^n fixés et h : ℝ → ℝ définie par
    ∀t ∈ ℝ, h(t) = f(x + t(y − x))
    Exprimer h^′(0) en fonction de x, y et du gradient de f.
  • (b)En déduire l'inégalité
    ∀x ∈ ℝ^n, ∀y ∈ ℝ^n, f(y) − f(x) ⩾ ⟨∇f(x), y − x⟩.
  • (c)En déduire que
    ∀x ∈ ℝ^n, ∀y ∈ ℝ^n, ⟨∇f(y) − ∇f(x), y − x⟩ ⩾ 0.
  • (d)Soit x_0 ∈ S(f). Montrer que f(x_0) est le minimum global de f sur ℝ^n et que
    ∀x ∈ S(f), f(x) = f(x_0).
  • (e)Montrer que S(f) est une partie convexe fermée de ℝ^n.
  1. On suppose dans cette question que f est minorée et de classe C^1 sur ℝ^n ( f n'est plus supposée convexe). Pour tout réel ε > 0, on définit la fonction f_ε par
∀x = (x_1, ⋯, x_n) ∈ ℝ^n, f_ε(x) = f(x) + ε√(x_1^2 + ⋯ + x_n^2 + 1).
  • (a)Soit ε ∈ ]0, + ∞[. Montrer qu'il existe x_ε ∈ ℝ^n tel que
    ∀x ∈ ℝ^n, f_ε(x) ⩾ f_ε(x_ε).
    Indication : on peut considérer l'ensemble {x ∈ ℝ^n|f_ε(x) ⩽ f_ε(0)}.
  • (b)En déduire que pour tout ε > 0, il existe x_ε ∈ ℝ^n tel que
    ‖∇f(x_ε)‖ ⩽ ε.
  • (c)En déduire
    inf{‖∇f(x)‖|x ∈ ℝ^n} = 0.

Partie II : le cas monodimensionnel

  • 3.On considère deux fonctions f_1 et f_2 de ℝ dans ℝ, de classe C^1, convexes, minorées et vérifiant la propriété suivante : il existe une constante c ∈ ℝ telle que
    ∀x ∈ ℝ, f_1^′(x)^2 − f_2^′(x)^2 = c
    (autrement dit, la fonction (f_1^′)^2 − (f_2^′)^2 est constante). On rappelle que pour i ∈ {1, 2} :
    S(f_i) = {x ∈ ℝ|f_i^′(x) = 0}.
    • (a)Montrer que c = 0 et que S(f_1) = S(f_2).
    • (b)Soit i ∈ {1, 2}. Montrer que f_i^′ est croissante sur ℝ.
    • (c)Montrer que S(f_1) est un intervalle de ℝ.
    • (d)Montrer que f_1^′ = f_2^′ sur ℝ.
      Indication : on peut distinguer les cas S(f_1) = ∅ et S(f_1) ≠ ∅.
    • (e)Conclure.
  • 4.On considère maintenant une fonction g de ℝ dans ℝ, de classe C^2 et minorée. On définit la fonction R : ℝ → ℝ par
    ∀x ∈ ℝ, R(x) = g^′(x)^2.
    On suppose que R est convexe. On voudrait démontrer que g l'est aussi.
    • (a)Montrer que
      S(R) = S(g).
    • (b)On suppose dans cette question que S(g) = ∅. Montrer que g^′ est croissante.
    • (c)On suppose dans cette question que S(g) ≠ ∅. Montrer que g^′ est croissante.
    • (d)Montrer que g est convexe.
      Indication : on peut fixer x, y ∈ ℝ avec x < y et considérer la fonction φ(t) = g((1 − t)x + ty) − (1 − t)g(x) − tg(y) pour t ∈ [0, 1].
  • 5.On considère deux fonctions g_1 et g_2 de ℝ dans ℝ, de classe C^2 minorées et vérifiant les propriétés suivantes :
    • -la fonction x ∈ ℝ ↦ g_1^′(x)^2 ∈ ℝ est convexe,
    • -il existe une constante c_1 ∈ ℝ telle que
      ∀x ∈ ℝ, g_1^′(x)^2 − g_2^′(x)^2 = c_1.
      Montrer que g_1 − g_2 est une fonction constante.

Partie III : cas des fonctions quadratiques

  • 6.Soit f ∈ ℰ et (M, B) ∈ ℳ_n(ℝ) × ℳ_(n, 1)(ℝ) un couple qui la caractérise (on rappelle que M est symétrique).
    • (a)Montrer que
      ^t(∇f(x)) = MX − B.
    • (b)En déduire que Tf ∈ ℰ_0.
    • (c)Montrer que Ker(M)^⊥ = Im(M) et en déduire que
      Im(M) ⊕ Ker(M) = ℳ_(n, 1)(ℝ).
    • (d)En déduire que l'application X ∈ Im(M) ↦ MX ∈ Im(M) est un automorphisme de Im(M).
    • (e)Montrer que les propriétés suivantes sont deux à deux équivalentes
      • (i) f ∈ ℰ_0.
      • (ii) B ∈ Ker(M)^⊥ et ∀X ∈ ℳ_(n, 1)(ℝ), ^t XMX ⩾ 0.
      • (iii) f est convexe et S(f) ≠ ∅.
    • (f)En déduire que si f ∈ ℰ_0 alors il existe une constante réelle α > 0 telle que
      ∀X ∈ Im(M), ^t XMX ⩾ α‖X‖^2.
  • 7.Montrer que l'application T : f ∈ ℰ_0 ↦ Tf ∈ ℰ_0 est surjective.
  • 8.Soient M_1 et M_2 deux matrices symétriques positives telles que M_1^2 = M_2^2. Montrer que M_1 = M_2.
  • 9.Montrer que l'application T : f ∈ ℰ_0 ↦ Tf ∈ ℰ_0 est aussi injective.
  • 10.Conclure.

Partie IV : un cas un peu plus général

Dans cette partie on considère deux fonctions f, g de ℝ^n dans ℝ de classe C^1 vérifiant les quatre propriétés suivantes
  • - f et g sont convexes minorées,
  • -La fonction x ∈ ℝ^n ↦ ‖∇f(x)‖^2 − ‖∇g(x)‖^2 est constante,
  • - f + g ∈ ℰ,
  • - S(f) ≠ ∅.
On pose dans la suite
h = f + g, ψ = f − g,
et
infh = inf{h(x)|x ∈ ℝ^n}.
Ainsi, h ∈ ℰ. On note (M, B) ∈ ℳ_n(ℝ) × ℳ_(n, 1)(ℝ) le couple matrice-vecteur colonne caractérisant h.
11. Montrer que h ∈ ℰ_0.
  • 12.Montrer que nécessairement
    ∀x ∈ ℝ^n, ‖∇f(x)‖ = ‖∇g(x)‖.
  • 13.Montrer que
    S(h) = S(f) = S(g).
  • 14.Soient y_1, ⋯, y_n des fonctions de classe C^1 de ℝ_+dans ℝ. On note y = (y_1, ⋯, y_n) l'application de ℝ_+dans ℝ^n définie par
    ∀t ∈ ℝ_+, y(t) = (y_1(t), ⋯, y_n(t))
    et on suppose que l'intégrale
    ∫_0^(+ ∞)‖y^′(t)‖^2 dt
    converge (où pour tout t ∈ ℝ_+, y^′(t) = (y_1^′(t), ⋯, y_n^′(t)) ).
    • (a)On définit la fonction z de ℝ_+dans ℝ^n par
      z(t) = {1/t(y(t) − y(0)), si t > 0,; y^′(0), si t = 0.
      Montrer que z est continue sur ℝ_+et que pour tout réel A ⩾ 0 on a
      ∫_0^A‖z(t)‖^2 dt ⩽ 2∫_0^A⟨z(t), y^′(t)⟩dt
    • (b)En déduire que l'intégrale
      ∫_0^(+ ∞)‖z(t)‖^2 dt
      converge et qu'on a
      ∫_0^(+ ∞)‖z(t)‖^2 dt ⩽ 4∫_0^(+ ∞)‖y^′(t)‖^2 dt
    • (c)Montrer que l'intégrale généralisée
      ∫_0^(+ ∞)(‖y(t)‖^2)/(t^2 + 1)dt
      converge et que
      ∫_0^(+ ∞)(‖y(t)‖^2)/(t^2 + 1)dt ⩽ 8∫_0^(+ ∞)‖y^′(t)‖^2 dt + π‖y(0)‖^2
  • 15.Dans toute la suite, Y : t ∈ [0, + ∞[ ↦ ^t(y_1(t), ⋯, y_n(t)) ∈ ℳ_(n, 1)(ℝ) désigne une solution de classe C^1 du système différentiel
    Y^′(t) = − MY(t) + B,
    On pose y : t ∈ [0, + ∞[ ↦ (y_1(t), ⋯, y_n(t)) ∈ ℝ^n.
  • (a)Soit v ∈ S(h). On définit les fonctions F et D sur [0, + ∞[ par
    ∀t ∈ [0, + ∞[, F(t) = h(y(t)) et D(t) = ‖Y(t) − V‖^2
    (on rappelle que V = ^t v ). Montrer que F et D sont décroissantes.
    Indication : on peut observer que ^t∇h(x) = MX − B (voir question (6a)).
  • (b)Soient U ∈ Im(M), Y_0 ∈ Ker(M) et Y_1 ∈ Im(M) tels que
    MU = B et Y(0) = Y_0 + Y_1.
    On définit la fonction Z : [0, + ∞[ → ℳ_(n, 1)(ℝ) par
    ∀t ∈ [0, + ∞[, Z(t) = Y(t) − U − Y_0.
    Justifier l'existence des vecteurs U, Y_0 et Y_1 puis montrer que pour tout
    ∀t ⩾ 0, Z^′(t) = − MZ(t),
    et en déduire que pour tout t ⩾ 0, Z(t) ∈ Im(M).
  • (c)Soit ω la fonction définie sur [0, + ∞[parω(t) = ‖Z(t)‖^2 pour t ⩾ 0. Montrer qu'il existe un réel β > 0 tel que
    ∀t ⩾ 0, ω^′(t) + βω(t) ⩽ 0.
  • (d)En déduire que
    ∀t ⩾ 0, ω(t) ⩽ ω(0)e^(− βt).
  • (e)En déduire qu'il existe Y_∞ ∈ S(h) tel
    lim_(t → + ∞)Y(t) = Y_∞.
  • (f)Montrer que les intégrales
    ∫_0^(+ ∞)‖y^′(t)‖^2 dt et ∫_0^(+ ∞)(‖y(t)‖^2)/(t^2 + 1)dt
    convergent et que
    ∫_0^(+ ∞)‖y^′(t)‖^2 dt = h(y(0)) − infh; ∫_0^(+ ∞)(‖y(t)‖^2)/(t^2 + 1)dt ≤ 8(h(y(0)) − infh) + π‖y(0)‖^2
  1. Montrer que
∀x ∈ ℝ^n, ⟨∇ψ(x), ∇h(x)⟩ = 0.
et en déduire que la fonction t ∈ ℝ_+ ↦ ψ(y(t)) est constante.
17. Montrer que la fonction ψ est constante puis conclure.

Questions fréquentes

4 questions
Sur quels chapitres porte ce sujet de mathématiques X-ENS PSI 2026 ?
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Sur quels chapitres porte ce sujet de mathématiques X-ENS PSI 2026 ?

Il porte sur les fonctions convexes, le calcul différentiel dans Rn, la réduction des matrices symétriques, les systèmes différentiels linéaires et les intégrales généralisées.

Quel est le résultat que le sujet cherche à démontrer ?

Le sujet vise à démontrer, dans des cas particuliers, que deux fonctions convexes minorées et de classe C2 dont les gradients ont même norme en tout point diffèrent nécessairement d'une constante.

Les parties du sujet sont-elles indépendantes ?

L'énoncé ne le précise pas explicitement. Les parties II, III et IV traitent des cas de plus en plus généraux (une variable, fonctions quadratiques, cas général) et s'appuient sur les outils établis en partie I.

Faut-il connaître au préalable le théorème démontré dans ce sujet ?

Non, l'énoncé énonce le théorème visé en introduction et le démontre progressivement dans des cas particuliers, sans supposer de connaissance préalable au-delà du cours standard.

Pas de description pour le moment