Séries entières

Exercice 56 ⭐️⭐️ Classique, Spé/L2

Calculer ∑n≥0(−1)n2n+1\displaystyle \sum_{n\ge 0}\frac{(-1)^n}{2n+1}.

  • Série alternée ;
  • Utiliser une série entière : ∑n≥0xn2n+1\displaystyle \sum_{n\ge 0}\frac{x^n}{2n+1}, ou interpréter 12n+1\displaystyle \frac{1}{2n+1} comme une intégrale.

Supposons qu’on a le droit de faire toutes les interversions qu’on veut, alors : ∑n≥0(−1)n2n+1=∑n≥0(−1)n∫01x2ndx=∫01∑n≥0(−x2)ndx=∫01dx1+x2=arctan⁡1=π4.\sum_{n\ge 0}\frac{(-1)^n}{2n+1}=\sum_{n\ge 0}(-1)^n\int_0^1x^{2n}dx=\int_0^1\sum_{n\ge 0}(-x^2)^ndx=\int_0^1\frac{dx}{1+x^2}=\arctan 1=\frac{\pi}{4}. Justification de l’interversion somme intégrale : la série ∑n≥0(−x2)n\displaystyle \sum_{n\ge 0}(-x^2)^n ne converge pas uniformément sur [0,1[\displaystyle [0,1[, donc il faut faire la CVD avec les sommes partielles. On a ∣∑n=0N(−x2)n∣=∣1−(−x2)N+11+x2∣≤21+x2,\left|\sum_{n=0}^N(-x^2)^n\right|=\left|\frac{1-(-x^2)^{N+1}}{1+x^2}\right|\le\frac{2}{1+x^2}, cette dernière fonction étant intégrable sur [0,1]\displaystyle [0,1]. On peut alors intervertir limite en N\displaystyle N et intégrale, et donc somme et intégrale (cf la fiche de résumé de cours Interversion Méthode 2, 2) pour plus de détails).

Exercice 57 ⭐️⭐️

Soit ∑anxn\displaystyle \sum a_nx^n une série entière de rayon de convergence 1\displaystyle 1. On suppose que ∑n≥0an\displaystyle \sum_{n\ge 0} a_n converge. Montrer que la convergence de la série entière est uniforme sur [0,1]\displaystyle [0,1] et que ∑n≥0an=lim⁡x→1∑n≥0anxn\displaystyle \sum_{n\ge 0} a_n=\lim_{x\to 1}\sum_{n\ge 0} a_nx^n.

Cet exercice très classique (théorème d’Abel radial) est bien corrigé dans la section “Propriétés topologiques” de la page Wikiversity sur les séries entières.

Exercice 58 ⭐️⭐️ Un théorème Taubérien, Spé/L2

Soit f(x)=∑n≥0anxn\displaystyle f(x)=\sum_{n\ge 0} a_nx^n une série entière de rayon de convergence 1\displaystyle 1 avec an≥0\displaystyle a_n\ge 0 pour tout n∈N\displaystyle n\in\mathbb{N}. On suppose que lim⁡x→1f(x)=l∈R\displaystyle \lim_{x\to 1}f(x)=l\in\mathbb{R}. Montrer que ∑an\displaystyle \sum a_n converge et a pour somme l\displaystyle l.

Revenir aux sommes partielles, écrire des inégalités simples et passer à la limite quand on peut.

Comme an≥0\displaystyle a_n\ge0, on a pour tout N∈N\displaystyle N\in\N et x∈[0,1[\displaystyle x\in[0,1[, ∑n=0Nanxn≤∑n≥0anxn\displaystyle \sum_{n=0}^N a_nx^n\le\sum_{n\ge 0} a_nx^n. En passant à la limite en x→1\displaystyle x\to1, on obtient donc ∑n=0Nan≤l\displaystyle \sum_{n=0}^N a_n\le l. On en déduit que la série ∑an\displaystyle \sum a_n est convergente car an≥0\displaystyle a_n\ge0, et donc ∑n=0∞an≤l\displaystyle \sum_{n=0}^\infty a_n\le l en passant à la limite en N\displaystyle N. On peut alors écrire aussi ∑n=0∞anxn≤∑n≥0an\displaystyle \sum_{n=0}^\infty a_nx^n\le\sum_{n\ge 0} a_n pour tout x∈[0,1[\displaystyle x\in[0,1[.
En passant encore à la limite en x→1\displaystyle x\to1, il vient cette fois-ci : l≤∑n=0∞an\displaystyle l\le\sum_{n=0}^\infty a_n, d’où ∑n=0∞an=l\displaystyle \sum_{n=0}^\infty a_n=l.

Remarque — Si tu es en L3/M1, tu peux directement utiliser le lemme de Fatou pour écrire : ∑n=0∞an=∑n=0∞lim⁡‾x→1 anxn≤lim⁡‾x→1∑n≥0anxn=l.\sum_{n=0}^\infty a_n=\sum_{n=0}^\infty \underline{\lim}_{x\to 1}\ a_nx^n\le\underline{\lim}_{x\to 1}\sum_{n\ge 0} a_nx^n=l.

Exercice 59 ⭐️⭐️ Théorème de Liouville

Soit f(z)=∑n≥0anzn\displaystyle f(z)=\sum_{n\ge 0} a_nz^n (an∈C\displaystyle a_n\in\mathbb{C}) une série entière de rayon de convergence infini.
Montrer que si f\displaystyle f est bornée sur C\displaystyle \mathbb{C} alors f\displaystyle f est constante.

On a f(reiθ)=∑n≥0anrneinθ\displaystyle f(re^{i\theta})=\sum_{n\ge 0} a_nr^ne^{in\theta} pour tout r>0\displaystyle r>0.
Idée fondamentale des séries de Fourier : ∫02πf(reiθ)e−ikθdθ=2πakrk\displaystyle \int_{0}^{2\pi}f(re^{i\theta})e^{-ik\theta}d\theta=2\pi a_kr^k car

  • la série convergeant uniformément en θ∈[0,2π]\displaystyle \theta\in[0,2\pi], on peut intervertir somme et intégrale,
  • et ∫02πei(n−k)θdθ=0\displaystyle \int_0^{2\pi}e^{i(n-k)\theta}d\theta=0 si n≠k\displaystyle n\neq k et 2π\displaystyle 2\pi si n=k\displaystyle n=k.

Comme pour tout r>0\displaystyle r>0, ∣2πakrk∣=∣∫02πf(reiθ)e−ikθdθ∣≤M\displaystyle |2\pi a_kr^k|=\left|\int_{0}^{2\pi}f(re^{i\theta})e^{-ik\theta}d\theta\right| \le M, on en déduit en faisant r→∞\displaystyle r\to\infty que ak=0\displaystyle a_k=0 si k≠0\displaystyle k\neq 0. Donc f(z)=a0\displaystyle f(z)=a_0.

Exercice 60 ⭐️⭐️⭐️ Principe du maximum, Spé/L2

Soit U\displaystyle U un ouvert connexe de C\displaystyle \mathbb C et f:U→C\displaystyle f:U\to\mathbb C une fonction non constante localement développable en série entière. Montrer que ∣f∣\displaystyle |f| n’a pas de maximum local dans U\displaystyle U.

On montre d’abord la formule de Parseval en écrivant f(z0+reiθ)=∑k≥0ckrkeikθ\displaystyle f(z_0+re^{i\theta})=\sum_{k\ge 0} c_k r^ke^{ik\theta}. La série convergeant uniformément en θ∈[0,2π]\displaystyle \theta\in[0,2\pi], on en déduit ckrk=12π∫02πf(z0+reiθ)e−ikθdθ\displaystyle c_kr^k=\frac{1}{2\pi} \int_0^{2\pi} f(z_0+re^{i\theta})e^{-ik\theta}d\theta, et la formule de Parseval : ∑k≥0∣ck∣2r2k=12π∫02π∣f(z0+reiθ)∣2dθ. \sum_{k\ge 0} |c_k|^2 r^{2k} = \frac{1}{2\pi} \int_0^{2\pi} |f(z_0+re^{i\theta})|^2d\theta.Supposons que f\displaystyle f a un maximum local en a\displaystyle a, et on écrit f(z)=∑k≥0ck(z−a)k\displaystyle f(z)=\sum_{k\ge 0} c_k(z-a)^k sur D(a,r)⊂U\displaystyle D(a,r)\subset U, r>0\displaystyle r>0. Avec la formule de Parseval, on obtient alors pour r\displaystyle r petit : ∣f(a)∣2=∣c0∣2≤∑k≥0∣ck∣2r2k=12π∫02π∣f(a+reiθ)∣2dθ≤∣f(a)∣2.|f(a)|^2 = |c_0|^2 \le \sum_{k\ge 0} |c_k|^2 r^{2k}=\frac{1}{2\pi} \int_0^{2\pi} |f(a+re^{i\theta})|^2d\theta \le |f(a)|^2. Ainsi ck=0\displaystyle c_k=0 pour tout k≥1\displaystyle k\ge1, et donc f(z)=c0=f(a)\displaystyle f(z)=c_0=f(a) sur D(a,r)\displaystyle D(a,r) et par suite sur U\displaystyle U par unicité du prolongement analytique.

Exercice 61 ⭐️⭐️⭐️⭐️ Limite au bord d’une série entière lacunaire, ENS Ulm 2018

Montrer que  lim⁡x→1∑n=0∞(−1)nxn2=12\displaystyle \ \lim_{x\to 1}\sum_{n=0}^\infty(-1)^n x^{n^2}=\frac12.

On pourra s’intéresser au produit de Cauchy (∑n=0∞xn)(∑n=0∞xn)(∑n=0∞(−1)nxn2)\displaystyle \left(\sum_{n=0}^\infty x^n\right)\left(\sum_{n=0}^\infty x^n\right)\left(\sum_{n=0}^\infty(-1)^n x^{n^2}\right).
Étudier le comportement asymptotique des coefficients de ce produit de Cauchy.

Posons f(x)=∑n=0∞anxn\displaystyle f(x)=\sum_{n=0}^{\infty} a_nx^n, où
an={(−1)n, si n est un carreˊ,0, sinon.a_n=\left\{\begin{array}{rl}(-1)^n,&\text{ si $n$ est un carré},\\ 0,&\text{ sinon}.\end{array}\right.
On vérifie facilement que le rayon de cette série vaut 1\displaystyle 1.
Les coefficients de cette série entière sont irréguliers, ce qui rend l’étude difficile. Une idée pour travailler avec des coefficients plus réguliers est de considérer leurs sommes cumulées.
Posons g(x)=∑n=0∞bnxn\displaystyle g(x)=\sum_{n=0}^{\infty} b_nx^n, avec bn=∑k=0nak\displaystyle b_n=\sum_{k=0}^n a_k. D’après le théorème sur les produits de Cauchy, g\displaystyle g est définie sur ]−1;1[\displaystyle ]-1;1[et vérifie sur cet intervalle : g(x)=f(x)∑n=0∞xn=f(x)1−x.\displaystyle g(x)= f(x)\sum_{n=0}^\infty x^n = \frac{f(x)}{1-x}.
En fait nous allons être amenés à appliquer cette idée deux fois, c’est-à-dire de considérer h(x)=∑n=0∞cnxn\displaystyle h(x)=\sum_{n=0}^\infty c_n x^n, où cn=∑k=0nbk\displaystyle c_n=\sum_{k=0}^n b_k, qui vérifie sur ]−1;1[\displaystyle ]-1;1[ : h(x)=g(x)∑n=0∞xn=f(x)(1−x)2.\displaystyle h(x)= g(x)\sum_{n=0}^\infty x^n = \frac{f(x)}{(1-x)^2}.
∙\displaystyle \bullet On remarque que : bn={1, si ⌊n⌋ est pair,0, si ⌊n⌋ est impair.b_n=\begin{cases}1,\text{ si $\lfloor \sqrt n\rfloor$ est pair,}\\0,\text{ si $\lfloor \sqrt n\rfloor$ est impair.}\end{cases}
∙\displaystyle \bullet Le comportement de cn\displaystyle c_n est lié à la proportion des entiers n\displaystyle n tels que ⌊n⌋\displaystyle \lfloor \sqrt n\rfloor est pair, proportion asymptotiquement égale à 1/2\displaystyle 1/2. Nous allons donc montrer que cn∼n2\displaystyle c_n\sim \frac n2.
Évitons dans un premier temps les problèmes d’intervalles ne tombant pas pile-poil, en calculant c(2n)2−1\displaystyle c_{(2n)^2-1} par paquets :
c(2n)2−1=∑i=0n−1(∑k=(2i)2(2i+1)2−11)=∑i=0n−1((2i+1)2−(2i)2)=2n2−n \begin{aligned} c_{(2n)^2-1} & = \sum_{i=0}^{n-1}\left(\sum_{k=(2i)^2}^{(2i+1)^2-1}1\right)\\ & = \sum_{i=0}^{n-1}\left((2i+1)^2-(2i)^2\right)\\ & = 2n^2-n\\ \end{aligned} de sorte que c(2n)2−1(2n)2−1→1/2\displaystyle \frac{c_{(2n)^2-1}}{(2n)^2-1}\to 1/2. Maintenant pour n∈N\displaystyle n\in\N, on prend kn\displaystyle k_n le plus grand entier tel que (2kn)2−1≤n\displaystyle (2k_n)^2-1\leq n. On a alors
c(2kn)2−1(2(kn+1))2−1≤cnn≤c(2(kn+1))2−1(2kn)2−1.\frac{c_{(2k_n)^2-1}}{(2(k_n+1))^2-1}\leq \frac{c_n}{n}\leq \frac{c_{(2(k_n+1))^2-1}}{(2k_n)^2-1}.
Comme kn→n→∞∞\displaystyle k_n\underset{n\to\infty}\to\infty, les bornes sont équivalentes respectivement à c(2kn)2−1(2kn)2−1\displaystyle \frac{c_{(2k_n)^2-1}}{(2k_n)^2-1} et c(2(kn+1))2−1(2(kn+1))2−1\displaystyle \frac{c_{(2(k_n+1))^2-1}}{(2(k_n+1))^2-1}, qui tendent vers 1/2\displaystyle 1/2 par composition de limites. On a donc bien cnn→12\displaystyle \frac{c_n}{n}\to\frac 12.
∙\displaystyle \bullet Montrons que h(x)∼x→1−∑n=0∞n2xn\displaystyle h(x)\underset{x\to 1^-}\sim \sum_{n=0}^{\infty} \frac{n}{2}x^n. Soit ε>0\displaystyle \varepsilon>0. Il existe un rang n0\displaystyle n_0 à partir duquel ∣cn−n2∣≤ε n2\displaystyle \left|c_n-\frac n2\right|\leq \varepsilon~\frac n2. Ainsi ∣h(x)−∑n=0∞n2xn∣=∣∑n=0∞(cn−n2)xn∣≤∑n=0n0−1∣cn−n2∣+ε(∑n=0∞n2xn). \begin{aligned} \left| h(x)-\sum_{n=0}^\infty\frac n2 x^n\right| & = \left| \sum_{n=0}^\infty\left(c_n-\frac n2\right) x^n\right|\\ & \leq \sum_{n=0}^{n_0-1}\left|c_n-\frac n2\right|+\varepsilon\left(\sum_{n=0}^{\infty} \frac n2 x^n\right). \end{aligned}
Le premier terme est une constante. Le second terme est une expression croissante en x\displaystyle x, donc possède une limite ℓ\displaystyle \ell quand x→1−\displaystyle x\to 1^-, et cette limite ℓ\displaystyle \ell vérifie ℓ≥∑k=0nk2\displaystyle \ell\geq \sum_{k=0}^n \frac k2 pour tout n\displaystyle n, donc ℓ+∞\displaystyle \ell+\infty. Par conséquent, il existe x0<1\displaystyle x_0<1 tel que : ∀x∈[x0;1[\displaystyle \forall x\in[x_0;1[, ∑n=0n0−1∣cn−n2∣≤ε(∑n=0∞n2xn)\displaystyle \sum_{n=0}^{n_0-1}\left|c_n-\frac n2\right|\leq \varepsilon\left(\sum_{n=0}^{\infty} \frac n2 x^n\right). Ainsi pour x∈[x0;1[\displaystyle x\in[x_0;1[, ∣h(x)−∑n=0∞n2xn∣≤2ε(∑n=0∞n2xn).\left| h(x)-\sum_{n=0}^\infty\frac n2 x^n\right|\leq 2\varepsilon\left(\sum_{n=0}^{\infty} \frac n2 x^n\right).
∙\displaystyle \bullet Conclusion :  f(x)(1−x)2∼x→1−∑n=0∞n2xn=x2(1−x)2\displaystyle \ \frac{f(x)}{(1-x)^2}\underset{x\to 1^-}\sim \sum_{n=0}^{\infty} \frac{n}{2}x^n = \frac{x}{2(1-x)^2}. Donc lim⁡x→1−f(x)=12\displaystyle \lim_{x\to 1^-}f(x)=\frac 12.

Exercice 62 ⭐️⭐️ Rayon de CV d’une série lacunaire, Spé/L2/Classique

Déterminer le rayon de convergence R\displaystyle R de la série entière ∑n! zn2\displaystyle \sum n!\ z^{n^2}.

Attention, si on veut écrire la série comme ∑anzn\displaystyle \sum a_n z^{n}, il y a plein de an\displaystyle a_n qui sont nuls, et du coup on ne peut pas appliquer directement la recette “an+1/an\displaystyle a_{n+1}/a_n” pour les séries entières. Donc il faut revenir tout simplement à la régle de d’Alembert avec le terme en entier : bn=n! zn2\displaystyle b_n=n!\ z^{n^2}. On a bn+1bn=(n+1)z(n+1)2−n2=(n+1)z2n+1\displaystyle \frac{b_{n+1}}{b_n}=(n+1)z^{(n+1)^2-n^2}=(n+1)z^{2n+1}. Si 0<z<1\displaystyle 0<z<1 alors bn+1bn→0\displaystyle \frac{b_{n+1}}{b_n}\to 0, donc la série ∑bn\displaystyle \sum b_n converge, et si z>1\displaystyle z>1 la série diverge. On en déduit par définition du rayon de convergence que R=1\displaystyle R=1.

Exercice 63 ⭐️⭐️ Spé/L2

Soit f(x)=arctan⁡(1+x)\displaystyle f(x)=\arctan(1+x), x∈R\displaystyle x\in\R.
Montrer que f′(x)=x2−2x+24+x4\displaystyle f'(x)=\frac{x^2-2x+2}{4+x^4} et en déduire le développement en série entière de f\displaystyle f au voisinage de 0\displaystyle 0.

On a f′(x)=11+(1+x)2\displaystyle f'(x)=\frac{1}{1+(1+x)^2} et on peut vérifier que (x2−2x+2)(1+(1+x)2)=(x2+2−2x)(x2+2+2x)=(2+x2)2−(2x)2=4+x4,\begin{aligned} (x^2-2x+2)(1+(1+x)^2) & =(x^2+2-2x)(x^2+2+2x)\\ &=(2+x^2)^2-(2x)^2\\ &=4+x^4,\end{aligned} d’où l’expression de f′\displaystyle f' cherchée.
On sait que 11+x44\displaystyle \frac{1}{1+\frac{x^4}{4}} est développable en série entière autour de 0\displaystyle 0 et que 11+x44=∑p=0∞(−1)px4p4p.\frac{1}{1+\frac{x^4}{4}} = \sum_{p=0}^\infty (-1)^p \frac{x^{4p}}{4^p}. Le rayon de convergence R\displaystyle R de cette série entière vérifie R44=1\displaystyle \frac{R^4}{4} = 1. On a donc R=2\displaystyle R=\sqrt{2}.

On a donc, pour tout ∣x∣<2\displaystyle |x|<\sqrt{2}:
f′(x)=x2−2x+2411+x44=∑p=0∞(−1)p(x2−2x+2)x4p4p+1.f'(x) = \frac{x^2-2x+2}{4} \frac{1}{1+\frac{x^4}{4}} = \sum_{p=0}^{\infty} (-1)^p \frac{(x^2-2x+2)x^{4p}}{4^{p+1}}.
On a trouvé un développement en série entière pour f′\displaystyle f' ! Si on veut le mettre sous une forme plus traditionnelle, on peut écrire que f′(x)=∑n=0∞anxn\displaystyle f'(x) = \sum_{n=0}^\infty a_n x^n, où :

  • an=(−1)p24p+1\displaystyle a_n = (-1)^p\frac{ 2}{4^{p+1}} si n=4p\displaystyle n = 4p,
  • an=(−1)p+124p+1\displaystyle a_n = (-1)^{p+1}\frac{ 2}{4^{p+1}} si n=4p+1\displaystyle n = 4p+1,
  • an=(−1)p14p+1\displaystyle a_n = (-1)^{p}\frac{ 1}{4^{p+1}} si n=4p+2\displaystyle n = 4p+2,
  • an=0\displaystyle a_n=0 si n=4p+3\displaystyle n=4p+3.

En intégrant terme à terme, on obtient que, pour ∣x∣<R\displaystyle |x|<R on a f(x)=f(0)+∑n=1∞an−1nxn,f(x) = f(0) + \sum_{n=1}^\infty \frac{a_{n-1} }{n}x^n, pour les coefficients an\displaystyle a_n déjà décrits. On conclut en calculant f(0)=arctan⁡(1)=π4\displaystyle f(0) = \arctan(1) = \frac{\pi}{4}.

Exercice 236 ⭐️⭐️ Nombres de Catalan, Spé/L2

On pose Cn=1n(2n−2n−1)\displaystyle C_n=\frac1n {2n-2 \choose n-1} pour n≥1\displaystyle n\ge1.

  1. En calculant an=Cn+1Cn\displaystyle a_n=\frac{C_{n+1}}{C_n}, trouver le rayon de convergence de la série entière f(x)=∑n=1∞Cnxn\displaystyle f(x)=\sum_{n = 1}^\infty C_n x^n.
  2. Donner une équation différentielle vérifiée par f\displaystyle f et la résoudre.
  3. Déterminer une équation fonctionnelle vérifiée par f\displaystyle f.
  4. En déduire que Cn=∑k=1n−1CkCn−k\displaystyle C_n=\sum_{k=1}^{n-1}C_kC_{n-k} pour n≥2\displaystyle n\geq 2, puis que Cn\displaystyle C_n est un entier.
  1. On a an=nn+12n(2n−1)n2=4−2/n1+1/n→n→∞4\displaystyle a_n=\frac{n}{n+1}\frac{2n(2n-1)}{n^2}=\frac{4-2/n}{1+1/n}\xrightarrow[n\to\infty]{}4. On en déduit, par le critère de d’Alembert, que le rayon de convergence de ∑n≥1Cnxn\displaystyle \sum_{n\ge1} C_n x^n est R=14\displaystyle R=\frac14.
  2. On a f′(x)=∑n≥1nCnxn−1=1+4xf′(x)−2f(x).f'(x)=\sum_{n\ge1} nC_n x^{n-1}=1+4xf'(x)-2f(x). On en déduit que f\displaystyle f satisfait l’équation différentielle (1−4x)y′+2y=1\displaystyle (1-4x)y'+2y=1. On la résout avec la méthode de variation de la constante, et on trouve pour tout x∈]−1/4,1/4[\displaystyle x\in]-1/4,1/4[, f(x)=12(1−1−4x)\displaystyle f(x)=\frac12(1-\sqrt{1-4x}).
  3. La fonction f\displaystyle f vérifie l’équation fonctionnelle f(x)2=f(x)−x\displaystyle f(x)^2=f(x)-x sur ]−1/4,1/4[\displaystyle ]-1/4,1/4[.
  4. On a f(x)2=∑n≥1dnxn\displaystyle f(x)^2=\sum_{n\ge1} d_n x^n avec dn=∑k=1n−1CkCn−k\displaystyle d_n=\sum_{k=1}^{n-1}C_kC_{n-k}. En identifiant les coefficients avec l’équation fonctionnelle, on obtient pour tout n≥2\displaystyle n\ge2, dn=Cn\displaystyle d_n=C_n, d’où Cn=∑k=1n−1CkCn−k\displaystyle C_n=\sum_{k=1}^{n-1}C_kC_{n-k}.

Exercice 237 ⭐️⭐️ Polynôme de Tchebychev, Spé/L2

Soit f(t,x)=1−tx1−2tx+t2\displaystyle f(t,x)=\frac{1-tx}{1-2tx+t^2} pour x∈[−1,1]\displaystyle x\in[-1,1] et t∈]−1,1[\displaystyle t\in]-1,1[.

  1. Montrer que f\displaystyle f est bien définie.
  2. Montrer que f(t,cos⁡θ)=∑n=0∞cos⁡(nθ)tn\displaystyle f(t,\cos \theta)=\sum_{n=0}^\infty \cos(n\theta)t^n pour tout ∣t∣<1\displaystyle |t|<1.
  3. En déduire que t↦f(t,x)\displaystyle t\mapsto f(t,x) est DSE(0) de rayon de convergence ≥1\displaystyle \ge 1, et on écrit f(t,x)=∑n≥0Tn(x)tn\displaystyle f(t,x)=\sum_{n\ge0}T_n(x)t^n.
  4. Montrer que Tn\displaystyle T_n est un polynôme de degré ≤n\displaystyle \le n.
  1. On a un polynôme de degré 2 en t\displaystyle t au numérateur de la fraction rationnelle, il s’agit de s’assurer qu’il ne s’annule pas. Si x∈]−1,1[\displaystyle x \in ]-1,1[ c’est le cas car son discriminant vaut Δ=4(x2−1)<0.\Delta = 4(x^2-1) < 0. Si x=1\displaystyle x=1, on a f(t,1)=11−t\displaystyle f(t,1) = \frac{1}{1-t}, qui est bien définie pour ∣t∣<1\displaystyle |t|<1, et de même pour f(t,−1)=11+t\displaystyle f(t,-1) = \frac{1}{1+t}.
  2. Comme ∣teiθ∣<1\displaystyle |t e^{i \theta}|<1, on peut écrire ∑n≥0(teiθ)n=11−teiθ=1−te−iθ(1−teiθ)(1−te−iθ)=1−tcos⁡(θ)+itsin⁡(θ)1−2cos⁡(θ)t+t2,\sum_{n\ge0}(te^{i\theta})^n=\frac{1}{1-te^{i\theta}}=\frac{1-t e^{-i\theta}}{(1-te^{i\theta})(1-te^{-i\theta})} = \frac{1-t\cos(\theta)+it\sin(\theta)}{1-2\cos(\theta)t+t^2}, et on peut conclure en prenant la partie réelle de chaque membre.
  3. Chaque réel x∈[−1,1]\displaystyle x \in [-1,1] s’écrit x=cos⁡(θ)\displaystyle x = \cos(\theta) pour un certain θ∈R\displaystyle \theta \in\R. La question précédente permet donc de conclure que t↦f(t,x)\displaystyle t \mapsto f(t,x) est DSE(0)\displaystyle DSE(0), avec un rayon de convergence ≥1\displaystyle \ge 1, et que les coefficients de son développement f(t,x)=∑n=0∞Tn(x)tn\displaystyle f(t,x) =\sum_{n=0}^\infty T_n(x) t^n sont des fonctions x↦Tn(x)\displaystyle x \mapsto T_n(x) telles que Tn(cos⁡(θ))=cos⁡(nθ)\displaystyle T_n(\cos(\theta)) = \cos(n \theta).
  4. Pour ∣t∣<1\displaystyle |t|<1 et ∣x∣≤1\displaystyle |x| \le 1, on a ∣2tx−t2∣<1\displaystyle |2tx-t^2|<1 donc on peut écrire f(t,x)=(1−tx)∑n=0∞(2tx−t2)n.f(t,x) = (1-tx) \sum_{n=0}^\infty (2tx-t^2)^n. En développant chaque terme de la série, par exemple par la formule du binôme, on s’aperçoit que chaque monôme xn\displaystyle x^n est associé à des puissances de t\displaystyle t supérieures à n\displaystyle n, ce qui montre que Tn\displaystyle T_n est un polynôme de degré au plus n\displaystyle n.

Exercice 257 ⭐️⭐️ Spé/L2

Déterminer le rayon de convergence de ∑cos⁡(n)xn\displaystyle \sum \cos(n)x^n.

La régle de d’Alembert semble ne pas fonctionner 👉 Revenir à la définition du rayon.

On a ∣cos⁡(n)xn∣≤∣x∣n\displaystyle |\cos(n)x^n|\le |x|^n, donc si ∣x∣<1\displaystyle |x|<1 alors la série ∑cos⁡(n)xn\displaystyle \sum \cos(n)x^n est absolument convergente, donc convergente. Ainsi le rayon de convergence est au moins 1\displaystyle 1. Étudions la série ∑cos⁡(n)\displaystyle \sum \cos(n). Cette série n’est pas convergente car la suite un=cos⁡(n)\displaystyle u_n=\cos(n) ne tend pas vers 0\displaystyle 0. En effet, supposons que un→0\displaystyle u_n\to 0. On a u2n=2un2−1\displaystyle u_{2n}=2 u_n^2-1, donc par passage à la limite (la sous-suite (u2n\displaystyle u_{2n}) a la même limite que (un)\displaystyle (u_n)), on obtient 0=−1\displaystyle 0=-1, ce qui est absurde.
La divergence de la série entière en x=1\displaystyle x=1 montre que le rayon de convergence est exactement 1\displaystyle 1.

Exercice 270 ⭐️⭐️⭐️ Mines MP 2019

On pose Hn=∑k=1n1k\displaystyle H_n = \sum_{k=1}^n \frac{1}{k}. Déterminer le rayon de convergence et calculer la somme de la série entière f(x)=∑n=1∞Hn(n+1)(n+2)xn+2f(x) = \sum_{n=1}^\infty \frac{H_n}{(n+1)(n+2)} x^{n+2} puis donner la somme de la série ∑n=1∞Hn(n+1)(n+2).\sum_{n=1}^\infty \frac{H_n}{(n+1)(n+2)}.

Le terme xn+2(n+1)(n+2)\displaystyle \frac{x^{n+2}}{(n+1)(n+2)} est la primitive double de xn\displaystyle x^n 👉 on a clairement envie de dériver deux fois f\displaystyle f ! Et on sait qu’on a le droit de le faire !

Un résultat classique sur les séries divergentes affirme que lim⁡n→∞Hn=∞\displaystyle \lim_{n \to \infty} H_n = \infty, et même qu’on a l’équivalent Hn∼ln⁡(n)\displaystyle H_n \sim \ln(n). Si on pose an=Hn(n+1)(n+2)\displaystyle a_{n} = \frac{H_n}{(n+1)(n+2)}, on a donc an+1an=n+1n+3Hn+1Hn→n→∞1,\frac{a_{n+1}}{a_n} = \frac{n+1}{n+3} \frac{H_{n+1}}{H_n} \xrightarrow{n \to \infty} 1, donc par la règle de d’Alembert la série entière a pour rayon de convergence 1\displaystyle 1.

Pour calculer explicitement f(x)\displaystyle f(x) pour ∣x∣<1\displaystyle |x|<1, on commence par calculer f′′(x)\displaystyle f''(x). Par le théorème de dérivation des séries entières, on peut dériver terme à terme et écrire que f′′(x)=∑n=1∞Hnxn.f''(x) = \sum_{n=1}^\infty H_n x^n. On peut simplifier : f′′(x)=∑n=1∞∑k=1∞1k1k≤nxn.f''(x) = \sum_{n=1}^\infty \sum_{k=1}^\infty \frac{1}{k} 1_{k \le n} x^n . Pour ∣x∣<1\displaystyle |x|<1, la famille considérée est sommable, on peut donc écrire f′′(x)=∑k=1∞1k∑n=1∞1n≥kxn=∑k=1∞1k∑n=k∞xn=∑k=1∞xkk∑m=0∞xm.f''(x) = \sum_{k=1}^\infty \frac{1}{k} \sum_{n=1}^\infty 1_{n\ge k}x^n = \sum_{k=1}^\infty \frac{1}{k} \sum_{n=k}^\infty x^n = \sum_{k=1}^\infty \frac{x^k}{k} \sum_{m=0}^\infty x^m. Ces deux dernières séries entières sont connues, on a donc : f′′(x)=−ln⁡(1−x)11−x.f''(x) = -\ln(1-x) \frac{1}{1-x}. Comment trouver f\displaystyle f ? Il faut tatonner un peu… On pose g(x)=x2ln⁡2(x)−xln⁡(x).g(x) = \frac{x}{2} \ln^2(x) - x \ln(x). Alors g′(x)=12ln⁡2(x)+ln⁡(x)−ln⁡(x)−1\displaystyle g'(x) = \frac{1}{2} \ln^2(x) + \ln(x) - \ln(x) -1 et g′′(x)=ln⁡(x)x=−f′′(1−x).\displaystyle g''(x) = \frac{\ln(x)}{x} = -f''(1-x). On en déduit que f(x)=−1−x2ln⁡2(1−x)+(1−x)ln⁡(1−x)+Ax+Bf(x) = - \frac{1-x}{2} \ln^2(1-x)+(1-x)\ln(1-x) + Ax+B où les constantes A\displaystyle A et B\displaystyle B doivent être choisies de telle sorte que f(0)=0\displaystyle f(0)=0 et f′(0)=0\displaystyle f'(0)=0. Or on a f(0)=−g(1)+B=B\displaystyle f(0)=-g(1)+B = B, donc B=0\displaystyle B = 0 et f′(0)=g′(1)+A=−1+A\displaystyle f'(0) = g'(1)+A = -1+A donc A=1\displaystyle A=1. Au final : f(x)=−1−x2ln⁡2(1−x)+(1−x)ln⁡(1−x)+x.f(x) = - \frac{1-x}{2} \ln^2(1-x)+(1-x)\ln(1-x) + x.

Il reste à calculer la somme ∑n=1∞Hn(n+1)(n+2)\displaystyle \sum_{n=1}^\infty \frac{H_n}{(n+1)(n+2)}, c’est-à-dire qu’on cherche la valeur de f(1)\displaystyle f(1). Pour cela, on remarque que an∼ln⁡(n)n2=o(1n)\displaystyle a_n \sim \frac{\ln(n)}{n^2} = o\left(\frac{1}{n}\right), donc on peut appliquer le théorème de Tauber : comme f(1)\displaystyle f(1) existe, on sait que f(1)=lim⁡x→1−f(x). f(1) = \lim_{x \rightarrow 1^-} f(x). Comme on a calculé explicitement f(x)\displaystyle f(x) à l’intérieur du disque de convergence, on obtient facilement la limite : on obtient f(1)=1\displaystyle f(1)=1.

Bonus : On peut calculer la somme directement avec des transformations d’Abel : on a f(1)=∑n=1∞Hn(1n+1−1n+2)=H12+∑n=2∞1n+1(Hn−Hn−1).f(1) = \sum_{n=1}^\infty H_n \left(\frac{1}{n+1}-\frac{1}{n+2}\right) = \frac{H_1}{2} + \sum_{n=2}^\infty \frac{1}{n+1} \left(H_n - H_{n-1}\right). Or on a 1n+1(Hn−Hn−1)=1n(n+1)=1n−1n+1\frac{1}{n+1} \left(H_n - H_{n-1} \right) = \frac{1}{n(n+1)} = \frac{1}{n}-\frac{1}{n+1} donc f(1)=12+∑n=2∞1n−1n+1=12+12=1.f(1) = \frac{1}{2} + \sum_{n=2}^\infty \frac{1}{n}-\frac{1}{n+1} = \frac{1}{2}+\frac{1}{2} = 1. Il faudrait prendre quelques précautions pour rendre cette preuve parfaitement rigoureuse (en sommant pour n=1..N\displaystyle n=1..N puis en faisant tendre N\displaystyle N vers l’infini), mais on peut être rassuré de retrouver le même résultat !

Exercice 271 ⭐️⭐️ Nombres de Bell, MP/L2

Pour tout entier n≥0\displaystyle n \ge 0 on pose An=∑k=0∞knk!\displaystyle A_n = \sum_{k=0}^\infty \frac{k^n}{k!} et Bn=1eAn\displaystyle B_n = \frac{1}{e} A_n. On introduit également la fonction f:R→R+\displaystyle f : \R \rightarrow \R_+ définie pour tout x∈R\displaystyle x \in \R par f(x)=exp⁡(exp⁡(x))\displaystyle f(x)=\exp(\exp(x)).

  1. Montrer que f\displaystyle f est développable en série entière autour de 0\displaystyle 0, avec un rayon de convergence infini, et que f(x)=∑n=0∞Ann!xn.f(x) = \sum_{n=0}^\infty \frac{A_n}{n!} x^n.
  2. Montrer que f(n+1)(x)=∑k=0n(nk)exp⁡(x)f(k)(x)f^{(n+1)}(x) = \sum_{k=0}^n \binom{n}{k} \exp(x) f^{(k)}(x) et en déduire une relation de récurrence sur les (An)\displaystyle (A_n).
  3. Montrer que pour tout n≥0\displaystyle n \ge 0, Bn\displaystyle B_n est un entier.

Vu le résultat à prouver à la question 1, il faut faire apparaître une famille sommable !

  1. On sait que pour tout z∈R\displaystyle z \in \R on a exp⁡(z)=∑k=0∞zkk!\displaystyle \exp(z) = \sum_{k=0}^\infty \frac{z^k}{k!} donc f(x)=∑k=0∞exp⁡(kx)k!=∑k=0∞∑n=0∞knxnk!n!.f(x) = \sum_{k=0}^\infty \frac{\exp(kx)}{k!} = \sum_{k=0}^\infty \sum_{n=0}^\infty \frac{k^n x^n}{k! n!}. Or on sait que ∑k=0∞∑n=0∞kn∣x∣nk!n!=exp⁡(exp⁡(∣x∣))<∞,\sum_{k=0}^\infty \sum_{n=0}^\infty \frac{k^n |x|^n}{k! n!} = \exp(\exp(|x|)) < \infty, on peut donc écrire, par sommabilité de la famille : f(x)=∑n=0∞∑k=0∞knxnk!n!=∑n=0∞Ann!xn.f(x) = \sum_{n=0}^\infty \sum_{k=0}^\infty \frac{k^n x^n}{k! n!} = \sum_{n=0}^\infty \frac{A_n}{n!} x^n. Cette formule a été établie pour tout x∈R\displaystyle x\in \R, ce qui prouve que la fonction f\displaystyle f est développable en série entière autour de 0\displaystyle 0, avec un rayon infini.
  2. Pour n=0\displaystyle n=0, on remarque qu’on a bien f′(x)=exp⁡(x)f(x).\displaystyle f'(x) = \exp(x) f(x). Si n>0\displaystyle n> 0, on écrit que f(n+1)(x)=∂n∂xnf′(x)=∂n∂xn(exp⁡(x)f(x)),f^{(n+1)}(x) = \frac{\partial^n }{\partial x^n} f'(x) =\frac{\partial^n }{\partial x^n} (\exp(x) f(x)), et par la formule de Leibniz (et en remarquant que exp⁡(k)=exp⁡\displaystyle \exp^{(k)} = \exp) on obtient : f(n+1)(x)=∑k=0n(nk)exp⁡(x)f(k)(x).f^{(n+1)}(x) = \sum_{k=0}^n \binom{n}{k} \exp(x) f^{(k)}(x). De plus, la fonction f\displaystyle f est de classe C∞\displaystyle \mathcal{C}^\infty en 0\displaystyle 0 et on a, d’après la première question, f(n)(0)=An\displaystyle f^{(n)}(0) = A_n. En prenant la valeur particulière x=0\displaystyle x=0 dans la formule de récurrence sur les f(n)\displaystyle f^{(n)}, on obtient alors : An+1=∑k=0n(nk)Ak.A_{n+1} = \sum_{k=0}^n \binom{n}{k} A_k.
  3. On montre par récurrence sur n≥0\displaystyle n \ge 0 que Bn\displaystyle B_n est entier. Si n=0\displaystyle n=0, on a A0=e\displaystyle A_0=e donc B0=1\displaystyle B_0=1. Pour montrer l’hérédité, on remarque que, d’après la question 2, on a Bn+1=∑k=0n(nk)Bk\displaystyle B_{n+1} = \sum_{k=0}^n \binom{n}{k} B_k, si B0,…,Bn\displaystyle B_0,\ldots,B_n sont entiers alors Bn+1\displaystyle B_{n+1} l’est aussi.

Exercice 284 ⭐️⭐️ Spé/L2

  1. Soit (an)n≥1\displaystyle (a_n)_{n \ge 1} une suite de réels positifs, décroissante et de limite nulle. Que dire de Rn=∑k=n+1∞(−1)kak\displaystyle R_n = \sum_{k=n+1}^\infty (-1)^k a_k ?
  2. Pour n≥1\displaystyle n \ge 1, on pose fn(k)=xkk\displaystyle f_n(k) = \frac{x^k}{k}. Montrer que la série de fonctions S(x)=∑k=1∞(−1)kfk(x)\displaystyle S(x) = \sum_{k=1}^\infty (-1)^k f_k(x) converge uniformément sur [0,1]\displaystyle [0,1].
  3. Montrer que la série T(x)=∑k=1∞(−1)kfk′(x)\displaystyle T(x) = \sum_{k=1}^\infty (-1)^k f_k'(x) converge uniformément sur tout intervalle [0,A]\displaystyle [0,A], avec 0<A<1\displaystyle 0 < A < 1.
  4. En déduire une expression de S(x)\displaystyle S(x) pour tout x∈[0,1[\displaystyle x \in [0,1[, puis la valeur de S(1)\displaystyle S(1).
  1. On reconnaît un résultat du cours 👉 le critère spécial des séries alternées !
  2. On pense à la question précédente.
  3. On reconnaît une série géométrique 👉 on peut regarder les sommes partielles.
  4. Si on justifie que S′=T\displaystyle S'=T (suggéré par l’intuition), on peut utiliser la question précédente.
  1. On est dans le cadre d’application du critère spécial des séries alternées : on sait alors que la série ∑k≥1(−1)kak\displaystyle \sum_{k \ge 1} (-1)^k a_k est convergente, ce qui équivaut à dire que la suite (Rn)n≥1\displaystyle (R_n)_{n \ge 1} est bien définie et de limite nulle. Mieux encore, on a un contrôle du reste : on sait que ∣Rn∣≤an+1\displaystyle |R_n| \le a_{n+1}.
  2. Soit x∈[0,1]\displaystyle x \in [0,1] fixé. La série ∑k≥1(−1)kfk(x)\displaystyle \sum_{k \ge 1} (-1)^k f_k(x) est une série alternée, on sait donc qu’elle est convergente. Notons S(x)\displaystyle S(x) sa limite. La majoration du reste énoncée à la question précédente permet d’écrire que : ∀x∈[0,1] , ∣S(x)−∑k≥1(−1)kfk(x)∣=∣∑k=n+1∞(−1)kfk(x)∣≤∣fn+1(x)∣≤1n+1.\forall x \in [0,1] \ , \ \left|S(x)- \sum_{k \ge 1} (-1)^k f_k(x)\right| = \left|\sum_{k=n+1}^\infty (-1)^k f_k(x)\right| \le |f_{n+1}(x)| \le \frac{1}{n+1}. On a obtenu une majoration indépendante de x\displaystyle x et de limite nulle, ce qui signifie que la suite ∑k=1n(−1)kfk(x)\displaystyle \sum_{k=1}^n (-1)^k f_k(x) converge uniformément vers S\displaystyle S sur [0,1]\displaystyle [0,1].
  3. On connaît une expression des sommes partielles : ∑k=1n(−1)kfk′(x)=∑k=1n(−1)kxk−1=−∑l=0n−1(−x)l=−1−(−x)n1+x.\sum_{k=1}^n (-1)^k f_k'(x) = \sum_{k=1}^n (-1)^k x^{k-1} = -\sum_{l=0}^{n-1} (-x)^l = -\frac{1-(-x)^n}{1+x}. Soit T:[0,1[→R\displaystyle T : [0,1[ \rightarrow \R la fonction définie par T(x)=−11+x\displaystyle T(x) = -\frac{1}{1+x}. On a alors : ∀x∈[0,A] , ∣T(x)−∑k=1n(−1)kfk′(x)∣=∣x∣n1+x≤∣A∣n.\forall x \in [0,A] \ , \ \left|T(x) -\sum_{k=1}^n (-1)^k f_k'(x) \right| = \frac{|x|^n}{1+x} \le |A|^n. On a obtenu une majoration ne dépendant pas de x\displaystyle x et de limite nulle, la série ∑k=1n(−1)kfk′(x)\displaystyle \sum_{k=1}^n (-1)^k f_k'(x) converge donc vers T\displaystyle T uniformément sur tout intervalle [0,A]\displaystyle [0,A].
  4. La convergence uniforme de la série des dérivées, ainsi que la convergence en 0\displaystyle 0 de la série ∑k≥1(−1)kfk\displaystyle \sum_{k \ge 1} (-1)^k f_k permet d’affirmer, par un résultat du cours, que la limite S(x)\displaystyle S(x) est de classe C1\displaystyle \mathcal{C}^1 sur [0,A]\displaystyle [0,A] et que S′(x)=T(x)\displaystyle S'(x) = T(x). Comme S(0)=0\displaystyle S(0)=0, on en déduit que : ∀x∈[0,A] , S(x)=∫0xT(t)dt=−ln⁡(1+x).\forall x \in [0,A] \ , \ S(x) = \int_0^x T(t) dt = -\ln(1+x). Comme ce résultat est vrai pour tout A<1\displaystyle A<1, on en déduit qu’on a S(x)=−ln⁡(1+x)\displaystyle S(x) = -\ln(1+x) pour tout x∈[0,1[\displaystyle x \in [0,1[. De plus, la fonction S\displaystyle S est continue sur le segment [0,1]\displaystyle [0,1], comme limite uniforme d’une suite de fonctions continues sur [0,1]\displaystyle [0,1], on a donc : ∑k=1∞(−1)kk=S(1)=lim⁡x→1S(x)=−ln⁡(2).\sum_{k=1}^\infty \frac{(-1)^k}{k} = S(1) = \lim_{x \to 1} S(x) = -\ln(2).

Exercice 345 ⭐️⭐️ Problème de Cauchy, Série entière, Spé/L2

Soit le problème de Cauchy {y′′(t)+2ty′(t)+2y(t)=0y(0)=1y′(0)=0.\displaystyle \begin{cases}y''(t)+2ty'(t)+2y(t)=0 \\ y(0)=1 \\y'(0)=0.\end{cases}
Déterminer l’unique solution sous forme de somme d’une série entière. L’exprimer à l’aide des fonctions usuelles.

On sait qu’il y a unicité de la solution maximale 👉 on peut procéeder par analyse-synthèse et s’aider des séries entières pour proposer le bon candidat !

On suppose que la solution de ce problèm de Cauchy est développable en série entière autour de 0\displaystyle 0 avec un rayon de convergence R>0\displaystyle R>0. On écrit : ∀t∈]−R,R , y(t)=∑n=0∞antn.\forall t \in ]-R,R \ , \ y(t) = \sum_{n=0}^\infty a_n t^n. Les théorèmes de régularité des séries entières permettent alors d’affirmer que y\displaystyle y est de classe C∞\displaystyle \mathcal{C}^{\infty} à l’intérieur du disque de convergence et que y′(t)=∑n=1∞anntn−1 , y′′(t)=∑n=2∞ann(n−1)tn−2.y'(t) = \sum_{n=1}^\infty a_n n t^{n-1} \ , \ y''(t) = \sum_{n=2}^\infty a_n n(n-1) t^{n-2} . L’absolue convergence des séries considérées permet alors d’écrire, toujours pour −R<t<R\displaystyle -R<t<R, que : y′′(t)+2ty′(t)+2y(t)=2∑n=0∞antn+2∑n=1∞anntn+∑n=2∞ann(n−1)tn−2y''(t)+2ty'(t)+2y(t) = 2\sum_{n=0}^\infty a_n t^n + 2\sum_{n=1}^\infty a_n n t^{n}+\sum_{n=2}^\infty a_n n(n-1) t^{n-2} =2a0+∑n=1∞an(2+2n)tn+∑n=0∞an+2(n+2)(n+1)tn= 2 a_0 + \sum_{n=1}^\infty a_n (2+2n) t^n + \sum_{n=0}^\infty a_{n+2} (n+2)(n+1) t^{n} =2(a0+a2)+(4a1+6a3)t+∑n=2∞(an(2+2n)+(n+1)(n+2)an+2)tn.=2(a_0+a_2) + (4 a_1 + 6 a_3) t + \sum_{n=2}^\infty \left( a_n(2+2n) + (n+1)(n+2) a_{n+2}\right) t^n. Par hypothèse, la fonction y′′(t)+2ty′(t)+2y(t)\displaystyle y''(t)+2ty'(t)+2y(t) est identiquement nulle, par unicité du développement en série entière on a alors : ∀n≥2 , 2an(n+1)+(n+1)(n+2)an+2,\forall n \ge 2 \ , \ 2 a_n (n+1) + (n+1)(n+2) a_{n+2}, qui se simplifie en ∀n≥2 , an+2=−2n+2an.\forall n \ge 2 \ , \ a_{n+2} = - \frac{2}{n+2} a_n. Cette équation reste vraie pour n=0\displaystyle n=0 et n=1\displaystyle n=1. De plus, les conditions initiales y(0)=1\displaystyle y(0)=1 et y′(0)=0\displaystyle y'(0)=0 se traduisent par a0=1\displaystyle a_0=1 et a1=0\displaystyle a_1=0. On montre alors par récurrence sur p≥0\displaystyle p \ge 0 que a2p+1=0\displaystyle a_{2p+1} = 0. Pour les coefficients d’ordre pair, on montre par récurrence sur p≥0\displaystyle p \ge 0 que a2p=(−1)pp!\displaystyle a_{2p} = \frac{(-1)^p}{p!}, en effet a0=1=(−1)00!\displaystyle a_0=1=\frac{(-1)^0}{0!} et pour l’hérédité on calcule : a2(p+1)=a2p+2=−22p+2a2p=−1p+1(−1)pp!=(−1)p+1(p+1)!.a_{2(p+1)} = a_{2p+2} = -\frac{2}{2p+2} a_{2p} = -\frac{1}{p+1} \frac{(-1)^p}{p!} = \frac{(-1)^{p+1}}{(p+1)!}. Ainsi (ce qui va clore la phase d’analyse), si la solution du problème de Cauchy est développable en série entière autour de 0\displaystyle 0, alors on a, pour −R<t<R\displaystyle -R<t<R : y(t)=∑p=0∞a2pt2p=∑p=0∞(−1)pp!(t2)p=exp⁡(−t2).y(t) = \sum_{p=0}^\infty a_{2p} t^{2p} = \sum_{p=0}^\infty \frac{(-1)^p}{p!} (t^2)^p = \exp\left(-t^2\right). On a reconnu le développement en série entière d’une fonction usuelle, et on sait que son rayon de convergence est +∞\displaystyle +\infty.

On vérifie maintenant que la fonction y\displaystyle y définie pour tout t∈R\displaystyle t \in \R par y(t)=exp⁡(−t2)\displaystyle y(t) = \exp\left(-t^2 \right) est bien solution du problème de Cauchy donné dans l’énoncé. On a bien y(0)=exp⁡(0)=1\displaystyle y(0) = \exp(0)=1 et y′(t)=−2ty(t)\displaystyle y'(t) = -2t y(t), donc y′(0)=0\displaystyle y'(0) = 0. Enfin, on calcule que y′′(t)=(4t2−2)y(t)\displaystyle y''(t) = (4t^2-2) y(t), ainsi : y′′(t)+2ty′(t)+2y(t)=(4t2−2+2t(−2t)+2)y(t)=0.y''(t)+2ty'(t)+2y(t) = \left(4 t^2 -2 +2t(-2t)+2\right) y(t) = 0.

Exercice 370 ⭐️⭐️⭐️ Nombre de dérangements, Spé/L2

Soit n∈N∗\displaystyle n\in\N^*. On appelle dérangement d’un ensemble E\displaystyle E toute bijection ϕ:E→E\displaystyle \phi:E \to E sans point fixe, c’est à dire telle que ∀k∈E, ϕ(k)≠k\displaystyle \forall k\in E,~\phi(k)\neq k.
Pour n≥1\displaystyle n \geq 1, on note dn\displaystyle d_n le nombre de dérangements d’un ensemble à n\displaystyle n éléments. Par convention, d0=1\displaystyle d_0 = 1.

  1. Montrer que pour tout n∈N\displaystyle n\in\N, n!=∑k=0n(nk)dn−k\displaystyle n!=\sum_{k=0}^n\binom nk d_{n-k}.
  2. On définit la fonction f\displaystyle f par f(x)=∑n=0∞dnn!xn\displaystyle f(x)=\sum_{n=0}^\infty \frac{d_n}{n!}x^n.
    Montrer que f\displaystyle f est définie (au moins) sur ]−1;1[\displaystyle ]-1;1[ et que ∀x∈]−1;1[,  f(x)ex=11−x\displaystyle \forall x\in]-1;1[,~~f(x)e^x=\frac{1}{1-x}.
  3. En déduire que pour tout n∈N\displaystyle n\in\N, dn=n!∑k=0n(−1)kk!\displaystyle d_n=n!\sum_{k=0}^n\frac{(-1)^k}{k!}, puis que dn\displaystyle d_n est l’entier le plus proche de n!e\displaystyle \frac{n!}{e}.
  1. Égalité combinatoire 👉 Trouver une interprétation en terme de dénombrement.
  2. Produit de fonctions développables en série entière 👉 Produit de Cauchy.
  3. Exprimer dn\displaystyle d_n revient à exprimer f(x)\displaystyle f(x).
  1. Si n=0\displaystyle n=0 l’égalité est vérifiée (1=1\displaystyle 1=1). Supposons maintenant n∈N∗\displaystyle n\in\N^*.
    ∙\displaystyle \bullet Le nombre total de permutations de [ ⁣[1,n] ⁣]\displaystyle [\![1,n]\!] vaut n!\displaystyle n!.
    ∙\displaystyle \bullet Pour k∈[ ⁣[0,n] ⁣]\displaystyle k\in[\![0,n]\!], le nombre de permutations de [ ⁣[1,n] ⁣]\displaystyle [\![1,n]\!] ayant exactement k\displaystyle k points fixes vaut (nk)dn−k\displaystyle \binom nk d_{n-k}. En effet une telle permutation est déterminée par un ensemble F\displaystyle F de k\displaystyle k points fixes, et par un dérangement de [ ⁣[1,n] ⁣]∖F\displaystyle [\![1,n]\!]\setminus F (un ensemble de n−k\displaystyle n-k éléments).

Ainsi n!=∑k=0n(nk)dn−k\displaystyle n!=\sum_{k=0}^n\binom nk d_{n-k}.
2. Comme 0≤dn≤n!\displaystyle 0\leq d_n\leq n!, le rayon de convergence de ∑dnn!xn\displaystyle \sum \frac{d_n}{n!}x^n est supérieur ou égal à celui de ∑xn\displaystyle \sum x^n, qui vaut 1\displaystyle 1. Ainsi f\displaystyle f est définie (au moins) sur ]−1;1[\displaystyle ]-1;1[.
Pour x∈]−1;1[\displaystyle x\in]-1;1[ on peut faire le produit de Cauchy suivant (séries absolument convergentes) :
f(x)ex=(∑n=0∞dnn!xn)(∑n=0∞1n!xn)=∑n=0∞(∑k=0ndn−k(n−k)!k!)xn=∑n=0∞1n!(∑k=0n(nk)dn−k)xn=∑n=0∞xn=11−x.\begin{aligned} f(x)e^x & = \left(\sum_{n=0}^\infty \frac{d_n}{n!}x^n\right)\left(\sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}x^n\right)\\ & =\sum_{n=0}^\infty\left(\sum_{k=0}^n\frac{d_{n-k}}{(n-k)! k!}\right)x^n\\ &=\sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}\left(\sum_{k=0}^n\binom nk d_{n-k}\right)x^n\\ &=\sum_{n=0}^\infty x^n=\frac{1}{1-x}. \end{aligned}
3. L’égalité f(x)=e−x1−x\displaystyle f(x)=\frac{e^{-x}}{1-x}, pour x∈]−1;1[\displaystyle x\in]-1;1[, donne, à nouveau par produit de Cauchy :
∑n=0∞dnn!xn=(∑n=0∞(−1)nn!xn)(∑n=0∞xn)=∑n=0∞(∑k=0n(−1)kk!)xn\sum_{n=0}^\infty\frac{d_n}{n!}x^n = \left(\sum_{n=0}^\infty \frac{(-1)^n}{n!}x^n\right)\left(\sum_{n=0}^\infty x^n\right) = \sum_{n=0}^\infty\left(\sum_{k=0}^n\frac{(-1)^k}{k!}\right)x^n Par unicité du développement en série entière, dnn!=∑k=0n(−1)kk!\displaystyle \frac{d_n}{n!} = \sum_{k=0}^n\frac{(-1)^k}{k!}.
dn\displaystyle d_n est un entier par définition. Pour n=1\displaystyle n=1, d1=0\displaystyle d_1=0 est bien l’entier le plus proche de 1e\displaystyle \frac 1e. Prenons maintenant n≥2\displaystyle n\geq 2, et montrons que ∣dn−n!e∣<12\displaystyle \left|d_n-\frac{n!}{e}\right|<\frac 12.
On a dn−n!e=n!∑k=0n(−1)kk!−n!∑k=0∞(−1)kk!=−n!∑k=n+1∞(−1)kk!\displaystyle d_n-\frac{n!}{e} = n! \sum_{k=0}^n\frac{(-1)^k}{k!}- n! \sum_{k=0}^\infty\frac{(-1)^k}{k!} = - n! \sum_{k=n+1}^\infty\frac{(-1)^k}{k!}.
On reconnaît le reste d’une série alternée, et on peut donc majorer à l’aide du premier terme :
∣dn−n!e∣≤n!(n+1)!=1n+1<12.\left|d_n-\frac{n!}{e}\right|\leq \frac{n!}{(n+1)!}=\frac{1}{n+1}<\frac 12.

Exercice 383 ⭐️ Une urne, Spé/L2

Une urne contient initialement 1\displaystyle 1 boule noire. On tire une pièce jusqu’à obtenir “pile” et on place dans l’urne autant de boules blanches que de “face” obtenus.
On pioche finalement une boule de l’urne. Quelle est la probabilité que ce soit la noire ?

Deux niveaux d’aléa 👉 Formule des probabilités totales.

Notons Bn\displaystyle B_n l’évènement : “on fait n\displaystyle n fois face avant de faire pile”, pour n∈N\displaystyle n\in\N, et E\displaystyle E l’évènement “on pioche la boule noire”. D’après la formule des probabilités totales,
P(E)=∑n=0∞P(Bn)P(E∣Bn)=∑n=0∞12n+1×1n+1=∑n=1∞12n×1n.\mathbb P(E)=\sum_{n=0}^\infty \mathbb P(B_n)\mathbb P(E|B_n)=\sum_{n=0}^\infty\frac{1}{2^{n+1}}\times\frac{1}{n+1}=\sum_{n=1}^\infty\frac{1}{2^{n}}\times\frac{1}{n}. On peut reconnaître un développement en série entière connu : ∀x∈]−1;1[, ∑n=0∞xnn=−ln⁡(1−x)\displaystyle \forall x\in]-1;1[,~\sum_{n=0}^\infty \frac{x^n}{n}=-\ln(1-x).
Finalement P(E)=−ln⁡(1/2)=ln⁡(2)\displaystyle \mathbb P(E)=-\ln(1/2)=\ln(2).

Exercice 391 ⭐️⭐️⭐️ Théorème de Bernstein, MP/L3/Classique

D’après Gourdon, Analyse
Soit a>0\displaystyle a>0 et f∈C∞(]−a;a[,R)\displaystyle f\in\mathcal C^\infty(]-a;a[,\R). On suppose que : ∀k∈N, ∀x∈]−a;a[, f(2k)(x)≥0.\displaystyle \forall k\in\N,~\forall x\in]-a;a[,~f^{(2k)}(x)\geq 0.

  1. Montrer que la fonction F:x↦f(x)+f(−x)\displaystyle F:x\mapsto f(x)+f(-x) est développable en série entière.
    On pourra fixer b<a\displaystyle b<a, et remarquer que ∀t∈[0;b], x−t≤xb(b−t)\displaystyle \forall t\in[0;b],~x-t\leq\frac xb(b-t).
  2. En déduire que f\displaystyle f est développable en série entière au voisinage de 0\displaystyle 0.
  1. Développabilité en série entière 👉 Taylor avec reste intégral.
  2. Commencer par la série de Taylor de f\displaystyle f à un ordre 2n+1\displaystyle 2n+1.
  1. On montre que F\displaystyle F est égale à la somme de sa série de Taylor sur ]−a;a[\displaystyle ]-a;a[.
    F\displaystyle F est paire donc il suffit vérifier que c’est le cas sur [0;a[\displaystyle [0;a[, ou de manière équivalente sur [0;b[\displaystyle [0;b[ pour tout b<a\displaystyle b<a. Fixons donc b∈]0;a[\displaystyle b\in]0;a[.
    Soit x∈[0;b[\displaystyle x\in[0;b[, et n∈N\displaystyle n\in\N. On a : F(x)=S2n+1(x)+R2n+1(x),F(x)=S_{2n+1}(x)+R_{2n+1}(x), où S2n+1(x)=∑k=0nF(2k)(0)(2k)!x2k,etR2n+1(x)=∫0x(x−t)2n+1(2n+1)!F(2n+2)(t)dt.S_{2n+1}(x)=\sum_{k=0}^n \frac{F^{(2k)}(0)}{(2k)!}x^{2k},\qquad\text{et}\qquad R_{2n+1}(x)= \int_0^x\frac{(x-t)^{2n+1}}{(2n+1)!}F^{(2n+2)}(t) dt. Comme F(2k)(x)=f(2k)(x)+f(2k)(−x)\displaystyle F^{(2k)}(x)=f^{(2k)}(x)+f^{(2k)}(-x), les hypothèses font que :
  • R2n+1(x)≤F(x)\displaystyle R_{2n+1}(x)\leq F(x) car F(2k)(0)≥0\displaystyle F^{(2k)}(0)\geq 0;
  • F(2n+2)(t)≥0\displaystyle F^{(2n+2)}(t)\geq 0.

Puisque xb≤1\displaystyle \frac xb\leq 1, on a x−t≤xb(b−t)\displaystyle x-t\leq\frac xb(b-t) et donc :
0≤R2n+1(x)≤(xb)2n+1∫0x(b−t)2n+1(2n+1)!F(2n+2)(t)dt≤(xb)2n+1R2n+1(b)≤(xb)2n+1F(b)→n→∞0, 0\leq R_{2n+1}(x) \leq \left(\frac xb\right)^{2n+1} \int_0^x\frac{(b-t)^{2n+1}}{(2n+1)!}F^{(2n+2)}(t) dt \leq \left(\frac xb\right)^{2n+1} R_{2n+1}(b)\leq \left(\frac xb\right)^{2n+1} F(b) \underset{n\to\infty}\to 0, d’où la conclusion voulue.
2. Soit x∈]−b;b[\displaystyle x\in]-b;b[. On a : f(x)=S~2n+1(x)+R~2n+1(x),f(x)=\widetilde S_{2n+1}(x)+\widetilde R_{2n+1}(x), où S~2n+1(x)=∑k=02n+1f(k)(0)k!xk,etR~2n+1(x)=∫0x(x−t)2n+1(2n+1)!f(2n+2)(t)dt⏟≤F(2n+2)(t).\widetilde S_{2n+1}(x)=\sum_{k=0}^{2n+1} \frac{f^{(k)}(0)}{k!}x^{k},\qquad\text{et}\qquad\widetilde R_{2n+1}(x)= \int_0^x\frac{(x-t)^{2n+1}}{(2n+1)!}\underbrace{f^{(2n+2)}(t) dt}_{\leq F^{(2n+2)}(t)}. Ainsi ∣R~2n+1(x)∣≤R2n+1(∣x∣)\displaystyle \left|\widetilde R_{2n+1}(x)\right|\leq R_{2n+1}(|x|), donc par comparaison R~2n+1(x)→n→∞0\displaystyle \widetilde R_{2n+1}(x)\underset{n\to\infty}\to 0.
Ceci montre que S~2n+1(x)→n→∞f(x)\displaystyle \widetilde S_{2n+1}(x)\underset{n\to\infty}\to f(x).
Mais puisque S~2n(x)=S~2n−1(x)+f(2n)(0)(2n)!x2n=S~2n−1(x)+F(2n)(0)2(2n)!x2n\displaystyle \widetilde S_{2n}(x)=\widetilde S_{2n-1}(x) + \frac{f^{(2n)}(0)}{(2n)!}x^{2n}= \widetilde S_{2n-1}(x) + \frac{F^{(2n)}(0)}{2(2n)!}x^{2n}, on a aussi S~2n(x)→n→∞f(x)\displaystyle \widetilde S_{2n}(x)\underset{n\to\infty}\to f(x) car F(2n)(0)2(2n)!x2n\displaystyle \frac{F^{(2n)}(0)}{2(2n)!}x^{2n} tend vers 0\displaystyle 0 quand n→∞\displaystyle n\to\infty (terme général d’une série convergente). Finalement : S~n(x)→n→∞f(x).\widetilde S_{n}(x)\underset{n\to\infty}\to f(x).

Exercice 549 ⭐️⭐️⭐️ Dénombrement des involutions, Spé/L2

On appelle involution d’un ensemble E\displaystyle E toute application f:E→E\displaystyle f:E \to E vérifiant f∘f=idE\displaystyle f \circ f = \textrm{id} _E.
Pour n⩾1\displaystyle n \geqslant 1, on note In\displaystyle I_n le nombre d’involutions de [ ⁣[1,n] ⁣]\displaystyle [\![1,n]\!]. Par convention I0=1\displaystyle I_0 = 1.

  1. Montrer que pour n⩾2\displaystyle n \geqslant 2, In=In−1+(n−1)In−2\displaystyle I_n = I_{n - 1} + (n - 1)I_{n - 2}.
  2. Montrer que la série ∑n⩾0Inn!xn\displaystyle \sum\limits_{n \geqslant 0} {\frac{{I_n }}{{n!}}x^n } converge si x∈]−1,1[\displaystyle x \in \left] { - 1,1} \right[.
    On note S(x)\displaystyle S(x) sa somme.
  3. Montrer que ∀x∈]−1,1[, S′(x)=(1+x)S(x)\displaystyle \forall x \in \left] { - 1,1} \right[,~ S'(x) = (1 + x)S(x). En déduire une expression de S(x)\displaystyle S(x).
  4. Donner une expression de In\displaystyle I_n en fonction de n\displaystyle n. On pourra distinguer selon la parité de n\displaystyle n.
  1. fixer un élément x∈[ ⁣[1,n] ⁣]\displaystyle x\in [\![1,n]\!] et réfléchir à ce qui peut lui arriver quand on lui applique f\displaystyle f.
  2. La question est liée au rayon de convergence. Majorer le terme général !
  3. Dérivation terme à terme d’une série entière.
  4. On peut résoudre cette équa diff, donc trouver S(x)\displaystyle S(x), et donc In\displaystyle I_n si on écrit le développement en série entière de S\displaystyle S.
  1. Parmi les involutions f\displaystyle f de [ ⁣[1,n] ⁣]\displaystyle [\![1,n]\!] on peut distinguer :
  • celles telles que f(1)=1\displaystyle f(1)=1. Une telle involution est déterminée par la donnée de f\displaystyle f restreinte à [ ⁣[2,n] ⁣]\displaystyle [\![2,n]\!], qui réalise une involution de [ ⁣[2,n] ⁣]\displaystyle [\![2,n]\!]. Il y a donc In−1\displaystyle I_{n-1} telles involutions.
  • celles telles que f(1)=k≠1\displaystyle f(1)=k\ne 1 (et donc f(k)=1\displaystyle f(k)=1). Une telle involution est déterminée par la donnée de f\displaystyle f restreinte à [ ⁣[1,n] ⁣]∖{1,k}\displaystyle [\![1,n]\!]\setminus\{1,k\}, qui réalise une involution de cet ensemble. Il y a donc In−2\displaystyle I_{n-2} telles involutions, pour k∈[ ⁣[2,n] ⁣]\displaystyle k\in [\![2,n]\!] fixé. Il y a donc au total (n−1)In−2\displaystyle (n-1)I_{n-2} involutions f\displaystyle f de [ ⁣[1,n] ⁣]\displaystyle [\![1,n]\!] vérifiant f(1)≠1\displaystyle f(1)\ne 1.
  1. Une involution est une bijection, donc le nombre d’involutions In\displaystyle I_n est majoré par le nombre de bijections de [ ⁣[1,n] ⁣]\displaystyle [\![1,n]\!], qui vaut n!\displaystyle n!. Ainsi Inn!≤1\displaystyle \frac{I_n }{n!}\le 1 pour tout n∈N\displaystyle n\in\N.
    On en déduit que le rayon de convergence de la série ∑n⩾0Inn!xn\displaystyle \sum\limits_{n \geqslant 0} {\frac{{I_n }}{{n!}}x^n } est au moins égal à celui de la série ∑n⩾0xn\displaystyle \sum\limits_{n \geqslant 0}x^n, qui vaut 1\displaystyle 1.
    Par conséquent ∑n⩾0Inn!xn\displaystyle \sum\limits_{n \geqslant 0} {\frac{{I_n }}{{n!}}x^n } converge (et même absolument) pour tout x∈]−1;1[\displaystyle x\in]-1;1[.
  2. On peut dériver terme à terme (somme d’une série entière) : pour tout x∈]−1;1[\displaystyle x\in]-1;1[,
    S′(x)=∑n=1∞nInn!xn−1=∑n=0∞In+1n!xn=∑n=0∞In+nIn−1n!xn=∑n=0∞Inn!xn+∑n=1∞In−1(n−1)!xn=∑n=0∞Inn!xn+∑n=0∞Inn!xn+1=(1+x)S(x).\begin{aligned} S'(x) & = \sum_{n=1}^{\infty} {\frac{{nI_n }}{{n!}}x^{n-1} }\\ &=\sum_{n=0}^{\infty} {\frac{{I_{n+1} }}{{n!}}x^{n} }\\ &=\sum_{n=0}^{\infty} {\frac{{I_{n}+nI_{n-1} }}{{n!}}x^{n} }\\ &=\sum_{n=0}^{\infty} {\frac{{I_{n}}}{{n!}}x^{n} }+\sum_{n=1}^{\infty} {\frac{{I_{n-1} }}{{(n-1)!}}x^{n} }\\ &=\sum_{n=0}^{\infty} {\frac{{I_{n}}}{{n!}}x^{n} }+\sum_{n=0}^{\infty} {\frac{{I_{n} }}{{n!}}x^{n+1} } = (1+x)S(x). \end{aligned}
  3. On résout l’équa diff vérifiée par S\displaystyle S : il existe c∈R\displaystyle c\in\R tel que
    ∀∣x∣<1,S(x)=cexp⁡(12(1+x)2).\forall |x|<1, S(x)=c\exp\left(\frac 12(1+x)^2\right).
    En prenant en compte l’égalité S(0)=I0=1\displaystyle S(0)=I_0=1, on obtient S(x)=exp⁡(x+x2/2)=exex2/2\displaystyle S(x)=\exp(x+x^2/2)=e^xe^{x^2/2}.
    Par produit de Cauchy on a donc pour tout x∈]−1;1[\displaystyle x\in]-1;1[ :
    S(x)=(∑n=0∞xnn!)(∑n=0∞x2n2nn!)=∑n=0∞cnxn,\begin{aligned} S(x) & = \left(\sum_{n=0}^{\infty} \frac{x^n}{n!}\right)\left(\sum_{n=0}^{\infty} \frac{x^{2n}}{2^nn!}\right)\\ &=\sum_{n=0}^{\infty} c_nx^{n}, \end{aligned}
    où pour tout n∈N\displaystyle n\in\N, c2n=∑k=0n1(2k)! 2n−k(n−k)!,c_{2n}=\sum_{k=0}^n\frac{1}{(2k)!~2^{n-k}(n-k)!}, c2n+1=∑k=0n1(2k+1)! 2n−k(n−k)!.c_{2n+1}=\sum_{k=0}^n\frac{1}{(2k+1)!~2^{n-k}(n-k)!}.
    Enfin par unicité du développement en série entière on a pour tout n∈N\displaystyle n\in\N, In=n! cn\displaystyle I_n=n!~c_n, soit :
    I2n=∑k=0n(2n)!(2k)! 2n−k(n−k)!,I_{2n}=\sum_{k=0}^n\frac{(2n)!}{(2k)!~2^{n-k}(n-k)!}, I2n+1=∑k=0n(2n+1)!(2k+1)! 2n−k(n−k)!.I_{2n+1}=\sum_{k=0}^n\frac{(2n+1)!}{(2k+1)!~2^{n-k}(n-k)!}.
    Remarque. Si on fait le produit de Cauchy “dans l’autre sens”, ou de manière équivalente si on fait le changement d’indice k↦n−k\displaystyle k\mapsto n-k dans ces sommes on obtiendra plutôt l’expression suivante :
    I2n=∑k=0n(2n)!(2n−2k)! 2kk!,I_{2n}=\sum_{k=0}^n\frac{(2n)!}{(2n-2k)!~2^{k}k!}, I2n+1=∑k=0n(2n+1)!(2n+1−2k)! 2kk!.I_{2n+1}=\sum_{k=0}^n\frac{(2n+1)!}{(2n+1-2k)!~2^{k}k!}.