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Chapitre 7 · Cours écrit

Continuité et valeurs intermédiaires

Beaucoup d'équations n'ont pas de solution que l'on sait écrire : x3−3x+1=0x^3 - 3x + 1 = 0, x ex=1x\,\mathrm{e}^x = 1, ex+x=2\mathrm{e}^x + x = 2… On peut pourtant prouver qu'elles ont des solutions, dire combien, et les encadrer aussi finement qu'on veut. L'outil est la continuité, et son théorème principal, le théorème des valeurs intermédiaires. Le même outil permet de trouver la limite d'une suite définie par un+1=f(un)u_{n+1} = f(u_n).

Dans tout le chapitre, II désigne un intervalle de R\mathbb{R} et Cf\mathcal{C}_f la courbe représentative de la fonction ff dans un repère du plan. Le programme précise : « La justification de la continuité ou de la dérivabilité d'une fonction sur un intervalle n'est pas un objectif du programme. »

Leçon 1 : Continuité en un point et sur un intervalle

Voir la vidéo de la leçon 1

1.1 L'idée

Une fonction est continue quand sa courbe se trace sans lever le crayon : quand xx varie un peu, f(x)f(x) varie un peu, sans saut. C'est une image utile ; la définition passe par les limites.

1.2 Définition

Définition. Soit ff une fonction définie sur un intervalle II et aa un réel de II.

  • ff est continue en aa si lim⁡x→af(x)=f(a)\lim\limits_{x\to a} f(x) = f(a).
  • ff est continue sur II si elle est continue en chaque réel de II.

Autrement dit, quand xx se rapproche de aa, f(x)f(x) se rapproche de f(a)f(a). La limite en un réel a été définie au chapitre 4 : tout intervalle ouvert contenant f(a)f(a) contient toutes les valeurs f(x)f(x) pour xx assez proche de aa.

1.3 Limite à gauche, limite à droite

Pour une fonction définie « par morceaux », on étudie séparément ce qui se passe à gauche et à droite de aa (chapitre 4, leçon 2).

Propriété. Soit aa un réel qui n'est pas une borne de II. La fonction ff est continue en aa si et seulement si sa limite à gauche en aa et sa limite à droite en aa existent et sont toutes deux égales à f(a)f(a).

Méthode. On compare trois nombres : la limite à gauche, la limite à droite et la valeur f(a)f(a). S'ils sont égaux, ff est continue en aa ; sinon, elle ne l'est pas.

1.4 Exemples

Exemple 1 (un prix en escalier). Dans un parking, on paie 22 euros par heure entamée, pendant 44 heures au plus. Le prix payé, en euros, pour une durée de tt heures est P(t)={2si 0<t≤14si 1<t≤26si 2<t≤38si 3<t≤4.P(t) = \begin{cases} 2 & \text{si } 0 < t \leq 1 \\ 4 & \text{si } 1 < t \leq 2 \\ 6 & \text{si } 2 < t \leq 3 \\ 8 & \text{si } 3 < t \leq 4. \end{cases} En t=1t = 1 : à gauche, P(t)=2P(t) = 2, donc la limite à gauche vaut 2=P(1)2 = P(1). À droite, P(t)=4P(t) = 4 : la limite à droite vaut 44. Elle est différente de P(1)P(1), donc PP n'est pas continue en 11. Il en est de même en 22 et en 33. En tout autre réel de ]0 ;4]]0\,;4], PP est constante autour de ce réel, donc continue. Sa courbe est faite de quatre paliers : elle « saute » en 11, 22 et 33.

Exemple 2 (un raccord réussi). Soit f(x)={x2si x≤12x−1si x>1.f(x) = \begin{cases} x^2 & \text{si } x \leq 1 \\ 2x - 1 & \text{si } x > 1. \end{cases}

  • À gauche de 11 : lim⁡x→1−x2=1\lim\limits_{x\to1^-} x^2 = 1.
  • À droite de 11 : lim⁡x→1+(2x−1)=1\lim\limits_{x\to1^+} (2x - 1) = 1.
  • f(1)=12=1f(1) = 1^2 = 1.

Les trois nombres sont égaux : ff est continue en 11. Sa courbe se raccorde sans saut au point (1 ;1)(1\,;1).

Exemple 3 (un raccord raté). Soit g(x)={x2si x≤1x+1si x>1.g(x) = \begin{cases} x^2 & \text{si } x \leq 1 \\ x + 1 & \text{si } x > 1. \end{cases} À gauche, la limite vaut 1=g(1)1 = g(1), mais à droite, lim⁡x→1+(x+1)=2≠g(1)\lim\limits_{x\to1^+} (x + 1) = 2 \neq g(1). La fonction gg n'est pas continue en 11 : sa courbe saute du point (1 ;1)(1\,;1) au point (1 ;2)(1\,;2), qui n'est pas sur la courbe.

Exemple 4 (choisir un paramètre). Pour quelle valeur du réel mm la fonction h(x)={x2+1si x≤23x+msi x>2h(x) = \begin{cases} x^2 + 1 & \text{si } x \leq 2 \\ 3x + m & \text{si } x > 2 \end{cases} est-elle continue en 22 ?

À gauche et en 22 : h(2)=5h(2) = 5. À droite : lim⁡x→2+(3x+m)=6+m\lim\limits_{x\to2^+} (3x + m) = 6 + m. Il faut 6+m=56 + m = 5, soit m=−1m = -1.

1.5 Lecture graphique

  • Sur un intervalle, la courbe d'une fonction continue est d'un seul tenant.
  • Un « saut » de la courbe en un point d'abscisse aa signale une fonction qui n'est pas continue en aa.
  • On ne parle de continuité que là où la fonction est définie. La fonction inverse n'est pas définie en 00 ; elle est continue sur ]−∞ ;0[]-\infty\,;0[ et sur ]0 ;+∞[]0\,;+\infty[, même si sa courbe a deux branches.

Leçon 2 : Dérivabilité et continuité

Voir la vidéo de la leçon 2

2.1 Le théorème

Théorème. Si ff est dérivable en un réel aa, alors ff est continue en aa. Par conséquent, une fonction dérivable sur un intervalle II est continue sur II.

Pourquoi. Pour x≠ax \neq a, on écrit f(x)−f(a)=(x−a)×f(x)−f(a)x−a.f(x) - f(a) = (x - a) \times \frac{f(x) - f(a)}{x - a}. Quand xx tend vers aa, le premier facteur tend vers 00 et le second vers le nombre dérivé f′(a)f'(a). Par produit, f(x)−f(a)f(x) - f(a) tend vers 0×f′(a)=00 \times f'(a) = 0, c'est-à-dire lim⁡x→af(x)=f(a)\lim\limits_{x\to a} f(x) = f(a).

2.2 La réciproque est fausse

Une fonction peut être continue en aa sans y être dérivable.

Exemple 5 (la racine carrée en 00). lim⁡x→0x=0=0\lim\limits_{x\to0} \sqrt{x} = 0 = \sqrt0 : la fonction racine carrée est continue en 00. Mais, pour h>0h > 0, son taux de variation entre 00 et hh vaut h−0h=hh=1h,\frac{\sqrt{h} - \sqrt{0}}{h} = \frac{\sqrt h}{h} = \frac{1}{\sqrt h}, qui tend vers +∞+\infty quand hh tend vers 00. La racine carrée n'est pas dérivable en 00 : sa courbe y a une tangente verticale.

Exemple 6 (un angle). La fonction valeur absolue, x↦∣x∣x \mapsto |x|, vaut −x-x si x<0x < 0 et xx si x≥0x \geq 0. Ses limites à gauche et à droite en 00 valent 0=∣0∣0 = |0| : elle est continue en 00. Mais son taux de variation entre 00 et hh vaut ∣h∣h\frac{|h|}{h}, égal à 11 si h>0h > 0 et à −1-1 si h<0h < 0 : il n'a pas de limite, et la fonction n'est pas dérivable en 00. Sa courbe forme un angle à l'origine.

Contraposée. Le théorème s'écrit aussi : si ff n'est pas continue en aa, alors elle n'y est pas dérivable. Le prix du parking (exemple 1) n'est pas dérivable en 11.

2.3 Les fonctions continues à connaître (admis)

Fonction Continue sur
fonctions polynômes (x↦xnx \mapsto x^n, nn entier naturel, et leurs combinaisons) R\mathbb{R}
x↦exx \mapsto \mathrm{e}^x R\mathbb{R}
x↦1xx \mapsto \dfrac1x ]−∞ ;0[]-\infty\,;0[ et ]0 ;+∞[]0\,;+\infty[
x↦xx \mapsto \sqrt{x} [0 ;+∞[[0\,;+\infty[

Les sommes, produits, quotients et composées de fonctions continues sont continues sur chaque intervalle où elles sont définies. On l'admet. En pratique, pour une fonction construite à partir des fonctions de référence, il suffit de citer ce résultat : la seule vraie question de continuité se pose aux points de raccord d'une fonction définie par morceaux.

2.4 Des limites immédiates

Si ff est continue en aa, alors lim⁡x→af(x)=f(a)\lim\limits_{x\to a} f(x) = f(a) : il suffit de remplacer xx par aa.

Exemple 7. lim⁡x→2x2+5=9=3\lim\limits_{x\to2} \sqrt{x^2 + 5} = \sqrt{9} = 3 ; lim⁡x→0exx+1=11=1\quad\lim\limits_{x\to0} \dfrac{\mathrm{e}^x}{x + 1} = \dfrac{1}{1} = 1 ; lim⁡x→−1(x3−3x+1)=3\quad\lim\limits_{x\to-1} \left(x^3 - 3x + 1\right) = 3.

Lien avec les chapitres précédents. Au chapitre 4, on a admis que la limite en aa d'une fonction de référence définie en aa est sa valeur en aa : c'est exactement leur continuité. Au chapitre 5, pour comprendre la dérivée d'une composée, on a admis que u(x)u(x) tend vers u(a)u(a) quand uu est dérivable en aa : c'est le théorème 2.1.

2.5 Une convention des tableaux de variations

Dans un tableau de variations, une flèche oblique signifie que la fonction est continue et strictement monotone sur l'intervalle correspondant. C'est la convention utilisée dans les manuels et dans les sujets d'examen ; on s'en sert à la leçon 4 pour compter les solutions d'une équation.

Leçon 3 : Le théorème des valeurs intermédiaires

Voir la vidéo de la leçon 3

3.1 L'énoncé (admis)

Théorème des valeurs intermédiaires. Soit ff une fonction continue sur un intervalle [a ;b][a\,;b]. Pour tout réel kk compris entre f(a)f(a) et f(b)f(b), il existe au moins un réel cc de [a ;b][a\,;b] tel que f(c)=kf(c) = k.

Autrement dit, l'équation f(x)=kf(x) = k admet au moins une solution dans [a ;b][a\,;b].

3.2 Ce que dit le théorème

  • Graphiquement : la droite d'équation y=ky = k coupe la courbe de ff au moins une fois entre les abscisses aa et bb.
  • Au moins une : il peut y avoir plusieurs solutions. Le théorème donne l'existence d'une solution, ni sa valeur, ni le nombre de solutions.
  • Cas le plus fréquent : si f(a)f(a) et f(b)f(b) sont de signes contraires, alors 00 est compris entre eux, et l'équation f(x)=0f(x) = 0 a au moins une solution dans [a ;b][a\,;b].

3.3 La continuité est indispensable

Reprenons le parking de l'exemple 1 : P(1)=2P(1) = 2 et P(2)=4P(2) = 4, et 33 est compris entre 22 et 44. Pourtant, aucune durée tt ne donne P(t)=3P(t) = 3 : la fonction « saute » de 22 à 44. Le théorème ne s'applique pas, car PP n'est pas continue sur [1 ;2][1\,;2].

3.4 La méthode

Pour montrer que l'équation f(x)=kf(x) = k a au moins une solution dans [a ;b][a\,;b], on vérifie trois points :

  1. ff est continue sur [a ;b][a\,;b] ;
  2. on calcule f(a)f(a) et f(b)f(b) ;
  3. kk est compris entre f(a)f(a) et f(b)f(b).

Exemple 8. Soit f(x)=x3−3x+1f(x) = x^3 - 3x + 1. Montrons que l'équation f(x)=0f(x) = 0 a au moins une solution dans [0 ;1][0\,;1].

  1. ff est une fonction polynôme : elle est continue sur [0 ;1][0\,;1].
  2. f(0)=1f(0) = 1 et f(1)=1−3+1=−1f(1) = 1 - 3 + 1 = -1.
  3. 00 est compris entre −1-1 et 11.

D'après le théorème des valeurs intermédiaires, l'équation f(x)=0f(x) = 0 admet au moins une solution dans [0 ;1][0\,;1].

Exemple 9 (combien en tout ?). Avec la même fonction : f(−2)=−1f(-2) = -1, f(−1)=3f(-1) = 3, f(0)=1f(0) = 1, f(1)=−1f(1) = -1 et f(2)=3f(2) = 3. Le théorème, appliqué sur [−2 ;−1][-2\,;-1], [0 ;1][0\,;1] et [1 ;2][1\,;2], donne au moins une solution dans chacun de ces intervalles. Ils n'ont aucun point commun, sauf 11, qui n'est pas solution : l'équation a donc au moins trois solutions. La leçon 4 montre qu'elle en a exactement trois.

3.5 En contexte

Exemple 10. À 77 h, un thermomètre indique 1212 °C ; à 1515 h, il indique 2525 °C. La température varie de façon continue au cours du temps. Comme 2020 est compris entre 1212 et 2525, il existe au moins un instant entre 77 h et 1515 h où il a fait exactement 2020 °C. Le théorème ne dit pas quand, ni combien de fois.

Leçon 4 : Fonction strictement monotone : une unique solution

Voir la vidéo de la leçon 4

4.1 Le théorème

Le programme le nomme « cas des fonctions continues strictement monotones » ; on l'appelle souvent le corollaire du théorème des valeurs intermédiaires.

Théorème. Soit ff une fonction continue et strictement monotone sur un intervalle [a ;b][a\,;b]. Pour tout réel kk compris entre f(a)f(a) et f(b)f(b), l'équation f(x)=kf(x) = k admet une unique solution dans [a ;b][a\,;b].

4.2 Pourquoi une seule solution

  • Existence : c'est le théorème des valeurs intermédiaires.
  • Unicité : supposons ff strictement croissante. Si cc et c′c' sont deux réels de [a ;b][a\,;b] avec c<c′c < c', alors f(c)<f(c′)f(c) < f(c') : ils ne peuvent pas valoir kk tous les deux. Il y a donc au plus une solution. Le raisonnement est le même si ff est strictement décroissante, avec f(c)>f(c′)f(c) > f(c').

4.3 Intervalles ouverts ou non bornés

Le théorème s'étend à un intervalle quelconque, ouvert ou non borné, en remplaçant f(a)f(a) et f(b)f(b) par les limites de ff aux bornes de l'intervalle (on l'admet). Par exemple, si ff est continue et strictement croissante sur [1 ;+∞[[1\,;+\infty[, avec f(1)=−1f(1) = -1 et lim⁡x→+∞f(x)=+∞\lim\limits_{x\to+\infty} f(x) = +\infty, alors toute valeur k≥−1k \geq -1 est atteinte exactement une fois sur [1 ;+∞[[1\,;+\infty[.

4.4 Compter les solutions d'une équation

Méthode. On dresse le tableau de variations complet de ff (limites et extremums). Sur chaque intervalle où ff est continue et strictement monotone, on regarde si kk est compris entre les valeurs (ou les limites) aux bornes : si oui, il y a une solution et une seule sur cet intervalle ; sinon, aucune.

Exemple 11. Soit f(x)=x3−3x+1f(x) = x^3 - 3x + 1 sur R\mathbb{R}.

  • Dérivée : f′(x)=3x2−3=3(x−1)(x+1)f'(x) = 3x^2 - 3 = 3(x - 1)(x + 1), positive sur ]−∞ ;−1[]-\infty\,;-1[, négative sur ]−1 ;1[]-1\,;1[, positive sur ]1 ;+∞[]1\,;+\infty[.
  • Limites (terme prépondérant x3x^3) : lim⁡x→−∞f(x)=−∞\lim\limits_{x\to-\infty} f(x) = -\infty et lim⁡x→+∞f(x)=+∞\lim\limits_{x\to+\infty} f(x) = +\infty.
  • Valeurs : f(−1)=−1+3+1=3f(-1) = -1 + 3 + 1 = 3 et f(1)=−1f(1) = -1.
xx −∞-\infty −1-1 11 +∞+\infty
f′(x)f'(x) ++ 00 −- 00 ++
ff −∞-\infty croissante 33 décroissante −1-1 croissante +∞+\infty
  • Sur ]−∞ ;−1]]-\infty\,;-1], ff est continue et strictement croissante, de −∞-\infty à 33 ; 0∈ ]−∞ ;3]0 \in\, ]-\infty\,;3] : une unique solution α\alpha.
  • Sur [−1 ;1][-1\,;1], ff est continue et strictement décroissante, de 33 à −1-1 ; 0∈[−1 ;3]0 \in [-1\,;3] : une unique solution β\beta.
  • Sur [1 ;+∞[[1\,;+\infty[, ff est continue et strictement croissante, de −1-1 à +∞+\infty ; 0∈[−1 ;+∞[0 \in [-1\,;+\infty[ : une unique solution γ\gamma.

L'équation f(x)=0f(x) = 0 a exactement trois solutions α<β<γ\alpha < \beta < \gamma. Avec les valeurs de l'exemple 9 : −2<α<−1-2 < \alpha < -1, 0<β<10 < \beta < 1 et 1<γ<21 < \gamma < 2.

Exemple 12 (une autre valeur de kk). Avec la même fonction, l'équation f(x)=4f(x) = 4 n'a pas de solution sur ]−∞ ;1]]-\infty\,;1], car f(x)≤3f(x) \leq 3 sur cet intervalle ; sur [1 ;+∞[[1\,;+\infty[, 44 est compris entre −1-1 et +∞+\infty : une unique solution. L'équation f(x)=4f(x) = 4 a exactement une solution.

4.5 Encadrer une solution avec la calculatrice

Exemple 13. Avec le tableau de valeurs de la calculatrice : f(1,5)=−0,125<0f(1{,}5) = -0{,}125 < 0 et f(1,6)=0,296>0f(1{,}6) = 0{,}296 > 0. Comme ff est strictement croissante sur [1 ;+∞[[1\,;+\infty[ et que f(γ)=0f(\gamma) = 0, on a 1,5<γ<1,61{,}5 < \gamma < 1{,}6. En affinant le pas : f(1,53)≈−0,0084<0f(1{,}53) \approx -0{,}0084 < 0 et f(1,54)≈0,0323>0f(1{,}54) \approx 0{,}0323 > 0, donc 1,53<γ<1,541{,}53 < \gamma < 1{,}54.

4.6 Rédiger

La fonction ff est continue et strictement croissante sur [1 ;+∞[[1\,;+\infty[. De plus f(1)=−1f(1) = -1 et lim⁡x→+∞f(x)=+∞\lim\limits_{x\to+\infty} f(x) = +\infty, et 0∈[−1 ;+∞[0 \in [-1\,;+\infty[. D'après le corollaire du théorème des valeurs intermédiaires, l'équation f(x)=0f(x) = 0 admet une unique solution γ\gamma dans [1 ;+∞[[1\,;+\infty[.

4.7 En déduire le signe d'une fonction

Les solutions de f(x)=0f(x) = 0 découpent l'axe en intervalles sur lesquels ff garde un signe constant. Pour f(x)=x3−3x+1f(x) = x^3 - 3x + 1, le tableau de variations donne :

xx −∞-\infty α\alpha β\beta γ\gamma +∞+\infty
f(x)f(x) −- 00 ++ 00 −- 00 ++

Leçon 5 : Encadrer une solution par dichotomie

Voir la vidéo de la leçon 5

5.1 Le principe

On sait que l'équation x3−3x+1=0x^3 - 3x + 1 = 0 a une unique solution β\beta dans [0 ;1][0\,;1], mais aucune formule simple ne la donne. La méthode de dichotomie (du grec « couper en deux ») l'encadre aussi finement qu'on veut.

On part d'un intervalle [a ;b][a\,;b] sur lequel ff est continue et change de signe.

  1. On calcule le milieu m=a+b2m = \dfrac{a + b}{2}.
  2. Si f(a)f(a) et f(m)f(m) sont de signes contraires (ou si f(m)=0f(m) = 0), une solution se trouve dans [a ;m][a\,;m] : on remplace bb par mm.
  3. Sinon, ff change de signe entre mm et bb : on remplace aa par mm.
  4. On recommence. À chaque étape, l'amplitude de l'intervalle est divisée par 22.

5.2 À la main

Exemple 14. f(x)=x3−3x+1f(x) = x^3 - 3x + 1 sur [0 ;1][0\,;1] : f(0)=1>0f(0) = 1 > 0 et f(1)=−1<0f(1) = -1 < 0.

étape intervalle milieu mm f(m)f(m) nouvel intervalle
11 [0 ;1][0\,;1] 0,50{,}5 −0,375<0-0{,}375 < 0 [0 ;0,5][0\,;0{,}5]
22 [0 ;0,5][0\,;0{,}5] 0,250{,}25 ≈0,266>0\approx 0{,}266 > 0 [0,25 ;0,5][0{,}25\,;0{,}5]
33 [0,25 ;0,5][0{,}25\,;0{,}5] 0,3750{,}375 ≈−0,072<0\approx -0{,}072 < 0 [0,25 ;0,375][0{,}25\,;0{,}375]
44 [0,25 ;0,375][0{,}25\,;0{,}375] 0,31250{,}3125 ≈0,093>0\approx 0{,}093 > 0 [0,3125 ;0,375][0{,}3125\,;0{,}375]

Après quatre étapes, 0,3125<β<0,3750{,}3125 < \beta < 0{,}375 : l'amplitude est 116=0,0625\dfrac{1}{16} = 0{,}0625.

5.3 Combien d'étapes ?

En partant d'un intervalle d'amplitude b−ab - a, l'amplitude après nn étapes vaut b−a2n\dfrac{b - a}{2^n}. Pour [0 ;1][0\,;1] et une précision de 10−310^{-3}, il faut 2n≥10002^n \geq 1000. Comme 29=5122^9 = 512 et 210=10242^{10} = 1024, il faut dix étapes. Chaque décimale coûte donc un peu plus de trois étapes, car 23=8<10<16=242^3 = 8 < 10 < 16 = 2^4.

5.4 L'algorithme

En langage naturel (« ←\leftarrow » se lit « prend la valeur ») :

Tant que b − a > e
    m ← (a + b) / 2
    Si f(a) × f(m) ≤ 0
        b ← m
    Sinon
        a ← m
    Fin Si
Fin Tant que

En Python :

def f(x):
    return x**3 - 3*x + 1

def dichotomie(a, b, e):
    while b - a > e:
        m = (a + b) / 2
        if f(a) * f(m) <= 0:
            b = m
        else:
            a = m
    return a, b

dichotomie(0, 1, 0.001) renvoie (0.3466796875, 0.34765625) après dix étapes. Donc 0,3466<β<0,34770{,}3466 < \beta < 0{,}3477 et β≈0,347\beta \approx 0{,}347 à 10−310^{-3} près.

5.5 Remarques

  • Le test f(a)×f(m)≤0f(a) \times f(m) \leq 0 détecte un changement de signe, que ff soit croissante ou décroissante.
  • L'algorithme suppose que ff est continue et change de signe sur l'intervalle de départ ; sinon, rien ne garantit l'existence d'une solution.
  • S'il y a plusieurs solutions dans [a ;b][a\,;b], l'algorithme n'en encadre qu'une.

Leçon 6 : Méthodes de Newton et de la sécante

Voir la vidéo de la leçon 6

6.1 L'idée de Newton

La dichotomie est sûre mais lente. La méthode de Newton (du nom d'Isaac Newton) remplace la courbe par sa tangente. On part d'un réel x0x_0 proche de la solution ; la tangente à Cf\mathcal{C}_f au point d'abscisse x0x_0 coupe l'axe des abscisses en un réel x1x_1, en général plus proche de la solution ; on recommence à partir de x1x_1.

6.2 La formule

La tangente au point d'abscisse xnx_n a pour équation y=f(xn)+f′(xn)(x−xn)y = f(x_n) + f'(x_n)(x - x_n). Elle coupe l'axe des abscisses quand y=0y = 0, c'est-à-dire quand f′(xn)(x−xn)=−f(xn)f'(x_n)(x - x_n) = -f(x_n). Si f′(xn)≠0f'(x_n) \neq 0 : xn+1=xn−f(xn)f′(xn).x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)}.

Exemple 15. f(x)=x3−3x+1f(x) = x^3 - 3x + 1, f′(x)=3x2−3f'(x) = 3x^2 - 3, et x0=0x_0 = 0.

  • x1=0−f(0)f′(0)=0−1−3=13x_1 = 0 - \dfrac{f(0)}{f'(0)} = 0 - \dfrac{1}{-3} = \dfrac13.
  • f ⁣(13)=127f\!\left(\frac13\right) = \dfrac{1}{27} et f′ ⁣(13)=−83f'\!\left(\frac13\right) = -\dfrac83, donc x2=13+127×38=13+172=2572≈0,347 22x_2 = \dfrac13 + \dfrac{1}{27} \times \dfrac38 = \dfrac13 + \dfrac{1}{72} = \dfrac{25}{72} \approx 0{,}347\,22.
  • x3≈0,347 296 35x_3 \approx 0{,}347\,296\,35, et ∣x3−β∣<10−8|x_3 - \beta| < 10^{-8}.

Trois étapes donnent huit décimales exactes, là où la dichotomie demandait dix étapes pour trois décimales.

6.3 En Python

def fp(x):
    return 3*x**2 - 3

def newton(x, n):
    for k in range(n):
        x = x - f(x) / fp(x)
    return x

newton(0, 3) renvoie 0.34729635316386803.

6.4 Quand la méthode échoue

  • Si f′(xn)=0f'(x_n) = 0, la tangente est horizontale et ne coupe pas l'axe des abscisses : la formule divise par 00. Avec f(x)=x3−3x+1f(x) = x^3 - 3x + 1 et x0=1x_0 = 1, on a f′(1)=0f'(1) = 0 : la méthode ne démarre pas.
  • Un point de départ mal choisi peut conduire à une autre solution que celle cherchée, ou ne mener nulle part. On part donc près de la solution, par exemple après quelques étapes de dichotomie.

6.5 Un lien avec le chapitre 2

Pour f(x)=x2−2f(x) = x^2 - 2, on a f′(x)=2xf'(x) = 2x et x−x2−22x=2x2−x2+22x=x2+22x=12(x+2x).x - \frac{x^2 - 2}{2x} = \frac{2x^2 - x^2 + 2}{2x} = \frac{x^2 + 2}{2x} = \frac12\left(x + \frac2x\right). La méthode de Héron du chapitre 2, un+1=12(un+2un)u_{n+1} = \dfrac12\left(u_n + \dfrac{2}{u_n}\right), est donc la méthode de Newton appliquée à x2−2x^2 - 2.

6.6 La méthode de la sécante

Elle n'utilise pas la dérivée. On part de deux réels x0x_0 et x1x_1. La sécante qui passe par les points de Cf\mathcal{C}_f d'abscisses xn−1x_{n-1} et xnx_n a pour équation y=f(xn)+f(xn)−f(xn−1)xn−xn−1 (x−xn).y = f(x_n) + \frac{f(x_n) - f(x_{n-1})}{x_n - x_{n-1}}\,(x - x_n). Elle coupe l'axe des abscisses en xn+1=xn−f(xn) xn−xn−1f(xn)−f(xn−1)(f(xn)≠f(xn−1)).x_{n+1} = x_n - f(x_n)\,\frac{x_n - x_{n-1}}{f(x_n) - f(x_{n-1})} \qquad \big(f(x_n) \neq f(x_{n-1})\big).

Exemple 16. f(x)=x3−3x+1f(x) = x^3 - 3x + 1, x0=0x_0 = 0 et x1=1x_1 = 1.

  • x2=1−(−1)×1−0−1−1=1−12=0,5x_2 = 1 - (-1) \times \dfrac{1 - 0}{-1 - 1} = 1 - \dfrac12 = 0{,}5.
  • Avec f(0,5)=−0,375f(0{,}5) = -0{,}375 : x3=0,5−(−0,375)×0,5−1−0,375+1=0,5−0,3=0,2x_3 = 0{,}5 - (-0{,}375) \times \dfrac{0{,}5 - 1}{-0{,}375 + 1} = 0{,}5 - 0{,}3 = 0{,}2.
  • Puis x4=3187≈0,356x_4 = \dfrac{31}{87} \approx 0{,}356, x5≈0,3477x_5 \approx 0{,}3477, x6≈0,347 29x_6 \approx 0{,}347\,29.

6.7 Comparer les trois méthodes

Méthode Ce qu'il faut Vitesse Point fort
Dichotomie ff continue qui change de signe lente encadrement garanti
Newton la dérivée et un bon départ très rapide peu d'étapes
Sécante deux bons points de départ rapide pas de dérivée

Leçon 7 : Suites et fonctions continues

Voir la vidéo de la leçon 7

7.1 Image d'une suite convergente (admis)

Propriété. Si une suite (un)(u_n) converge vers un réel ℓ\ell et si ff est continue en ℓ\ell (et définie en chaque unu_n), alors la suite (f(un))\big(f(u_n)\big) converge vers f(ℓ)f(\ell).

Exemple 17. un=2+1n+1u_n = 2 + \dfrac{1}{n + 1} tend vers 22. La fonction exponentielle est continue en 22, donc eun→e2\mathrm{e}^{u_n} \to \mathrm{e}^2. La racine carrée est continue en 99, donc un+7→9=3\sqrt{u_n + 7} \to \sqrt9 = 3.

7.2 La limite d'une suite récurrente est un point fixe

Théorème. Soit ff une fonction continue sur un intervalle II, et (un)(u_n) une suite définie par u0∈Iu_0 \in I et un+1=f(un)u_{n+1} = f(u_n), dont tous les termes sont dans II. Si (un)(u_n) converge vers un réel ℓ\ell de II, alors f(ℓ)=ℓf(\ell) = \ell.

Justification. Quand n→+∞n \to +\infty, un+1→ℓu_{n+1} \to \ell (ce sont les mêmes termes, décalés d'un rang). Par continuité de ff en ℓ\ell, f(un)→f(ℓ)f(u_n) \to f(\ell). Or un+1=f(un)u_{n+1} = f(u_n) : par unicité de la limite, ℓ=f(ℓ)\ell = f(\ell). On dit que ℓ\ell est un point fixe de ff : c'est l'abscisse d'un point d'intersection de Cf\mathcal{C}_f et de la droite d'équation y=xy = x.

Remarque. Si I=[a ;b]I = [a\,;b] est fermé, la condition ℓ∈I\ell \in I est automatique : de a≤un≤ba \leq u_n \leq b pour tout nn, on déduit a≤ℓ≤ba \leq \ell \leq b par passage à la limite (chapitre 2).

7.3 Un exemple du chapitre 1

Exemple 18. Soit u0=1u_0 = 1 et un+1=un+6u_{n+1} = \sqrt{u_n + 6}. Au chapitre 1, on a démontré par récurrence que 1≤un≤un+1≤31 \leq u_n \leq u_{n+1} \leq 3 pour tout nn.

  1. La suite est croissante et majorée par 33 : elle converge vers un réel ℓ\ell (chapitre 2), avec 1≤ℓ≤31 \leq \ell \leq 3.
  2. La fonction f:x↦x+6f : x \mapsto \sqrt{x + 6} est continue sur [1 ;3][1\,;3], et tous les termes sont dans [1 ;3][1\,;3]. Donc ℓ=ℓ+6\ell = \sqrt{\ell + 6}.
  3. Comme ℓ≥0\ell \geq 0, cela équivaut à ℓ2=ℓ+6\ell^2 = \ell + 6, soit ℓ2−ℓ−6=0\ell^2 - \ell - 6 = 0, soit (ℓ−3)(ℓ+2)=0(\ell - 3)(\ell + 2) = 0. La solution −2-2 est exclue car ℓ≥1\ell \geq 1.

Donc lim⁡n→+∞un=3\lim\limits_{n\to+\infty} u_n = 3. Sur le dessin « en escalier », les termes u0=1u_0 = 1, u1=7≈2,646u_1 = \sqrt7 \approx 2{,}646, u2≈2,940u_2 \approx 2{,}940, u3≈2,990u_3 \approx 2{,}990 montrent vers le point (3 ;3)(3\,;3).

7.4 La méthode

Le programme demande, « pour une fonction continue ff d'un intervalle dans lui-même », d'étudier une suite définie par un+1=f(un)u_{n+1} = f(u_n).

  1. Encadrer : trouver un intervalle II stable par ff (c'est-à-dire f(x)∈If(x) \in I pour tout x∈Ix \in I, chapitre 1) contenant u0u_0 ; tous les termes sont alors dans II.
  2. Sens de variation : par récurrence, ou avec la propriété du chapitre 1 (ff croissante sur II stable : la suite est croissante si u0≤u1u_0 \leq u_1, décroissante si u0≥u1u_0 \geq u_1).
  3. Convergence : une suite monotone et bornée converge (chapitre 2).
  4. Limite : elle est solution de f(x)=xf(x) = x dans II ; on élimine les solutions qui ne conviennent pas.

7.5 Attention

L'équation f(ℓ)=ℓf(\ell) = \ell donne seulement les limites possibles ; elle ne prouve pas que la suite converge.

Exemple 19. Soit u0=2u_0 = 2 et un+1=un2u_{n+1} = u_n^2. On obtient 22, 44, 1616, 256256… : la suite est croissante et un≥n+2u_n \geq n + 2 pour tout nn (récurrence), donc elle tend vers +∞+\infty. Pourtant, l'équation x2=xx^2 = x a deux solutions, 00 et 11.

Ce qu'il faut retenir du chapitre

  1. ff est continue en aa si lim⁡x→af(x)=f(a)\lim\limits_{x\to a} f(x) = f(a) ; pour une fonction définie par morceaux, on compare la limite à gauche, la limite à droite et f(a)f(a).
  2. Dérivable implique continue ; la réciproque est fausse (x\sqrt{x} en 00). Les fonctions construites à partir des fonctions de référence sont continues sur chaque intervalle où elles sont définies (admis).
  3. Théorème des valeurs intermédiaires : si ff est continue sur [a ;b][a\,;b], toute valeur kk comprise entre f(a)f(a) et f(b)f(b) est atteinte au moins une fois.
  4. Corollaire : si de plus ff est strictement monotone, la valeur kk est atteinte une seule fois. Le résultat s'étend aux intervalles ouverts ou non bornés, avec les limites aux bornes. Pour compter les solutions, on travaille sur chaque intervalle du tableau de variations.
  5. Dichotomie : on coupe l'intervalle en deux et on garde la moitié où ff change de signe ; après nn étapes, l'amplitude est divisée par 2n2^n.
  6. Newton : xn+1=xn−f(xn)f′(xn)x_{n+1} = x_n - \dfrac{f(x_n)}{f'(x_n)} (si f′(xn)≠0f'(x_n) \neq 0). Sécante : même idée avec la droite qui passe par les deux derniers points.
  7. Si un→ℓu_n \to \ell et ff est continue en ℓ\ell, alors f(un)→f(ℓ)f(u_n) \to f(\ell). Si une suite un+1=f(un)u_{n+1} = f(u_n) converge, avec ff continue, sa limite vérifie f(ℓ)=ℓf(\ell) = \ell ; il faut d'abord prouver la convergence.
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