$$\newcommand{\mtn}{\mathbb{N}}\newcommand{\mtns}{\mathbb{N}^*}\newcommand{\mtz}{\mathbb{Z}}\newcommand{\mtr}{\mathbb{R}}\newcommand{\mtk}{\mathbb{K}}\newcommand{\mtq}{\mathbb{Q}}\newcommand{\mtc}{\mathbb{C}}\newcommand{\mch}{\mathcal{H}}\newcommand{\mcp}{\mathcal{P}}\newcommand{\mcb}{\mathcal{B}}\newcommand{\mcl}{\mathcal{L}} \newcommand{\mcm}{\mathcal{M}}\newcommand{\mcc}{\mathcal{C}} \newcommand{\mcmn}{\mathcal{M}}\newcommand{\mcmnr}{\mathcal{M}_n(\mtr)} \newcommand{\mcmnk}{\mathcal{M}_n(\mtk)}\newcommand{\mcsn}{\mathcal{S}_n} \newcommand{\mcs}{\mathcal{S}}\newcommand{\mcd}{\mathcal{D}} \newcommand{\mcsns}{\mathcal{S}_n^{++}}\newcommand{\glnk}{GL_n(\mtk)} \newcommand{\mnr}{\mathcal{M}_n(\mtr)}\DeclareMathOperator{\ch}{ch} \DeclareMathOperator{\sh}{sh}\DeclareMathOperator{\th}{th} \DeclareMathOperator{\vect}{vect}\DeclareMathOperator{\card}{card} \DeclareMathOperator{\comat}{comat}\DeclareMathOperator{\imv}{Im} \DeclareMathOperator{\rang}{rg}\DeclareMathOperator{\Fr}{Fr} \DeclareMathOperator{\diam}{diam}\DeclareMathOperator{\supp}{supp} \newcommand{\veps}{\varepsilon}\newcommand{\mcu}{\mathcal{U}} \newcommand{\mcun}{\mcu_n}\newcommand{\dis}{\displaystyle} \newcommand{\croouv}{[\![}\newcommand{\crofer}{]\!]} \newcommand{\rab}{\mathcal{R}(a,b)}\newcommand{\pss}[2]{\langle #1,#2\rangle} $$
Bibm@th

Résumé de cours : calcul différentiel

$E$ est un $\mathbb R$-espace vectoriel normé de dimension finie $p$, $F$ est un $\mathbb R$-espace vectoriel de dimension finie $n$ et $(e_1,\dots,e_p)$ est une base de $E$. Soit $\mathcal U$ un ouvert de $E$ et $f:\mathcal U\to F$.
Dérivées suivant un vecteur, dérivées partielles
  • Soit $v\in E$ et $a\in\mathcal U$. On dit que $f$ admet une dérivée suivant le vecteur $v$ en $a$ si l'application $t\mapsto f(a+tv)$ est dérivable en $0$. Dans ce cas, on note $$D_vf(a)=\lim_{t\to 0}\frac{f(a+tv)-f(a)}{t}$$ la dérivée de $f$ en $a$ suivant le vecteur $v$.
  • On appelle $i$-ème dérivée partielle, $1\leq i\leq p$ de $f$ en $a$ la dérivée suivant le vecteur $e_i$ de $f$ en $a$, et on note $$\frac{\partial f}{\partial x_i}(a)=\partial_i f(a)=\lim_{t\to 0}\frac{f(a+te_i)-f(a)}t.$$
  • Proposition : $f=(f_1,\dots,f_n)$ admet une dérivée par rapport à $v$ en $a$ si et seulement si tous les $f_i$, $1\leq i\leq n$, admettent une dérivée par rapport à $v$ en $a$. Dans ce cas, $$D_vf(a)=(D_vf_1(a),\dots,D_v f_n(a)).$$
Différentielle
Soit $a\in\mathcal U$.
  • On dit que $f$ est différentiable en $a$ s'il existe un voisinage $V$ de $0$ dans $E$, une application linéaire $L:E\to F$ et une application $\veps: V\to F$ vérifiant $\lim_{h\to 0}\veps(h)=0$ tels que, pour tout $h\in V$, $$f(a+h)=f(a)+L(h)+\|h\|\veps(h).$$ L'application $L$, si elle existe, est unique et s'appelle la différentielle de $f$ en $a$ (ou encore application linéaire tangente). On la note $df_a$.
  • Proposition : Si $f$ est différentiable en $a$, alors $f$ est continue en $a$ et $f$ admet en $a$ une dérivée suivant tout vecteur $v\in E$. De plus, $$df_a(v)=D_vf(a).$$
  • Proposition : Si $f$ est différentiable en $a$, alors les $p$ dérivées partielles de $f$ en $a$ existent. De plus, pour tout $h\in E$, on a $$df_a(h)=\sum_{i=1}^p \frac{\partial f}{\partial x_i}(a)h_i.$$
  • Si $f$ est différentiable en $a$, et si on écrit $f=(f_1,\dots,f_n)$, alors on appelle matrice jacobienne de $f$ en $a$ la matrice $$J_a f=\left( \frac{\partial f_i}{\partial x_j}(a)\right)_{1\leq i\leq n,\ 1\leq j\leq p}.$$ Le déterminant de la matrice jacobienne s'appelle déterminant jacobien.
  • Proposition : Si $L:E\to F$ est une application linéaire, elle est différentiable en tout point de $E$ et sa différentielle est constante égale à $L$.
  • Proposition : Si $E=\mathbb R$, alors $f$ est différentiable en $a$ si et seulement si $f$ est dérivable en $a$. Dans ce cas, on a $f'(a)=df_a(1)$.
  • Théorème (inégalité des accroissements finis) :Soit $f:U\to F$ une application différentiable sur un ouvert convexe $U$. On suppose qu'il existe $M>0$ tel que, pour tout $a\in U$, on a $\|df_a\|\leq M$. Alors, pour tous $x,y$ de $U$, on a $$\|f(x)-f(y)\|\leq M\|x-y\|.$$
Opérations sur les applications différentiable
Dans cette partie, $G$ et $H$ désignent des espaces vectoriels de dimension finie.
  • Si $f:U\to F$ et $g:U\to F$ sont différentiables en $a\in U$, alors toute combinaison linéaire $\lambda f+\mu g$ est différentiable en $a$ et on a $$d(\lambda f+\mu g)_a=\lambda df_a+\mu dg_a.$$
  • Si $f:U\to E$ et $g:U\to F$ sont différentiables en $a$ et si $B:F\times G\to H$ est bilinéaire, alors $B(f,g)$ est différentiable en $a$ et $$d(B(f,g))_a=B(df_a,g)+B(f,dg_a).$$
  • Composée de deux applications différentiables. Si $V$ est un ouvert de $F$, $g:V\to G$, $f(U)\subset V$ et si $f$ est différentiable en $a$ et $g$ est différentiable en $f(a)$, alors $g\circ f$ est différentiable en $a$ et $$d(g\circ f)_a=dg_{f(a)}\circ df_a.$$
  • Sur les matrices jacobiennes, l'égalité précédente se traduit par un produit de matrices : $$J_a (g\circ f)=J_{f(a)}gJ_a f.$$
  • Corollaire : Si $V$ est un ouvert de $F$, $g:V\to G$, $f(U)\subset V$ et si $f$ est différentiable en $a$ et $g$ est différentiable en $f(a)$, alors les dérivées partielles de $g\circ f$ en $a$ sont données par $$\frac{\partial g\circ f}{\partial x_i}(a)=\sum_{j=1}^n \frac{\partial g}{\partial y_j}(f(a))\frac{\partial f_j}{\partial x_i}(a).$$
  • En particulier, si $f$ est différentiable sur $U$ et si $x_1,\dots,x_p:I\to \mathbb R$ sont dérivables sur $I$ et vérifient $(x_1(t),\dots,x_p(t))\in U$ pour tout $t\in I$, la fonction $F(t)=f(x_1(t),\dots,x_p(t))$ est dérivable sur $I$ et vérifie $$F'(t)=\sum_{i=1}^n x_i'(t)\frac{\partial f}{\partial x_i}(x_1(t),\dots,x_p(t)).$$
  • Dérivée le long d'un arc : si $\gamma$ est une application définie sur un intervalle $I$ de $\mathbb R$, dérivable en $t$, si $f$ est différentiable en $\gamma(t)$, alors $f\circ \gamma$ est dérivable en $t$ et $$(f\circ \gamma)'(t)=df_{\gamma(t)}( \gamma'(t)).$$
Applications de classe $C^k$, $k\geq 1$
  • On dit que $f$ est de classe $C^1$ sur $U$ si $f$ est différentiable sur $U$ et si l'application $a\in U\mapsto df_a $ est continue.
  • Théorème : $f$ est de classe $C^1$ sur $U$ si et seulement si toutes les dérivées partielles $\frac{\partial f}{\partial x_i}$ de $f$ existent sur $U$ et si elles sont continues sur $U$.
  • Théorème : Si $U$ est connexe et si $f:U\to F$ est de classe $C^1$, $f$ est constante si et seulement si $df=0$ sur $U$.
  • Pour $k\geq 2$, on définit par récurrence les dérivées partielles d'ordre $k$ de $f$ comme les dérivées partielles des dérivées partielles d'ordre $k-1$ de $f$. Par exemple, les dérivées partielles d'ordre $2$ sont les fonctions $$\frac{\partial}{\partial x_i}\left(\frac{\partial f}{\partial x_j}\right)$$ avec $1\leq i,j\leq p$. On la note $\frac{\partial^2 f}{\partial x_i\partial x_j}$. Plus généralement, pour tout $k$-uplet $(i_1,\dots,i_k)$ de $\{1,\dots,p\}^k$, $$\frac{\partial^k f}{\partial x_{i_1}\dots \partial x_{i_k}}=\frac{\partial}{\partial x_{i_1}} \left(\frac{\partial }{\partial x_{i_2}}\left(\cdots \left(\frac{\partial f}{\partial x_{i_k}}\right)\right)\right).$$
  • On dit que $f:U\to F$ est de classe $C^k$ sur $U$ avec $k\geq 1$ si elle admet sur $U$ toutes les dérivées partielles possibles jusqu'à l'ordre $k$ et si ces dérivées partielles sont continues sur $U$.
  • Théorème de Schwarz : Si $f$ est de classe $C^2$ sur $U$, alors pour tout $a\in U$, $$\frac{\partial^2 f}{\partial x_i\partial x_j}(a)=\frac{\partial^2 f}{\partial x_j \partial x_i}(a).$$
  • La composée de deux applications de classe $C^k$ est de classe $C^k$. Toute combinaison linéaire de deux fonctions de classe $C^k$ est de classe $C^k$. Si $B$ est bilinéaire et $f$, $g$ sont de classe $C^k$, alors $B(f,g)$ est de classe $C^k$.
Extrema
  $f$ est désormais à valeurs dans $\mathbb R$.
  • On dit que $f$ admet un minimum global en $a\in \mathcal U$ si, pour tout $x\in \mathcal U$, $f(x)\leq f(a)$.
  • On dit que $f$ admet un minimum local en $a$ s'il existe $r>0$ tel que, pour tout $x\in \mathcal U\cap B(a,r)$, on a $f(x)\leq f(a)$.
  • On définit de la même façon maximum global, maximum local. Un extrémum est un maximum ou un minimum.
  • Si $f$ est différentiable en $a\in\mathcal U$, on dit que $f$ est un point critique de $f$ si $df_a=0$.
  • Théorème : Si $f$ admet un extrémum local en $a$ et si $f$ est différentiable en $a$, alors $a$ est un point critique de $f$.
  • Théorème (formule de Taylor-Young) : Soit $f:U\to\mathbb R$ de classe $\mathcal C^2$ et $a\in U$. Alors, pour tout $h$ tel que $[a,a+h]\subset U$, on a $$f(a+h)=f(a)+\sum_{i=1}^n h_i\frac{\partial f}{\partial x_i}(a)+\frac 12\sum_{i,j=1}^n h_ih_j\frac{\partial^2 f}{\partial x_i\partial x_j}(a)+o(\|h\|^2).$$
  • Théorème (extrema des fonctions de deux variables) : Soit $f:U\subset\mathbb R^2\to\mathbb R$ de classe $\mathcal C^2$ et $a\in U$ tel que $df_a=0$. Posons $$r=\frac{\partial^2 f}{\partial x^2}(a),\quad s=\frac{\partial^2 f}{\partial x\partial y}(a),\quad t=\frac{\partial^2 f}{\partial y^2}(a).$$ Alors
    • si $rt-s^2>0$ et $r>0$, $f$ admet un minimum relatif en $a$;
    • si $rt-s^2>0$ et $r<0$, $f$ admet un maximum relatif en $a$;
    • si $rt-s^2<0$, $f$ n'admet pas d'extremum en $a$;
    • si $rt-s^2=0$, on ne peut pas conclure.
Vecteur gradient, vecteur tangent
  Dans cette partie, $E$ est un espace euclidien et $f$ est à valeurs dans $\mathbb R$.
  • Théorème de représentation des formes linéaires dans un espace euclidien : Soit $\varphi\in E^*$. Alors il existe un unique $u\in E$ tel que, pour tout $x\in E$, $\varphi(x)=\langle u,x\rangle$.
  • Corollaire : Si $f$ est différentiable en $a$, alors il existe un unique vecteur $\nabla f(a)\in E$ tel que, pour tout $x\in E$, $df_a(x)=\langle \nabla f(a),x\rangle$. Le vecteur $\nabla f(a)$ s'appelle le vecteur gradient de $f$ en $a$.
  • Thérème : Si $f$ est différentiable en $a$ et si $\nabla f(a)\neq 0$, alors l'application $\{u\in E;\ \|u\|=1\}\to \mathbb R$, $u\mapsto D_u f(a)=df_a(u)$ admet un maximum en unique vecteur $u_0$ qui est le vecteur unitaire colinéaire et de même sens que $\nabla f(a)$.
  • Soit $X$ une partie de $E$, $x$ un point de $X$ et $v$ un vecteur de $E$. On dit que $v$ est tangent à $X$ en $x$ s'il existe $\veps>0$ et un arc $\gamma$ défini sur $]-\veps,\veps[$, dérivable en $0$ et à valeurs dans $X$, tels que $\gamma(0)=x,\ \gamma'(0)=v$.
  • Théorème : Soit $f:\mathcal U\subset\mathbb R^2\to \mathbb R$ différentiable sur $\mathcal U$ et soit $X=\{(x,y,z)\in\mathbb R^3;\ (x,y)\in \mathcal U,\ z=f(x,y)\}$. Soit enfin $(x_0,y_0,z_0)$ un point de $X$. Alors l'ensemble des vecteurs tangents à $X$ au point $(x_0,y_0,z_0)$ est le plan d'équation $$z-z_0=\frac{\partial f}{\partial x}(x_0,y_0)(x-x_0)+\frac{\partial f}{\partial y}(x_0,y_0)(y-y_0).$$
Difféomorphisme et théorème d'inversion locale
  • Théorème d'inversion locale : Soit $f:\mathcal U\subset\mathbb R^n\to \mathbb R^n$ de classe $C^1$. Alors il existe $a\in \mathcal U$ tel que $df_a$ soit inversible. On suppose qu'il existe un voisinage ouvert $V$ de $a$ et un voisinage ouvert $W$ de $f(a)$ tels que
    • la restriction $f_{|V}$ de $f$ à $V$ est une bijection de $V$ sur $W$;
    • l'application réciproque $g:W\to V$ est de classe $C^1$ et pour tout $x\in W$, $dg_{f(x)}=(df_x)^{-1}$.
  • Par exemple, lorsque $n=1$, ceci signifie que si on a une fonction $f:I\to \mathbb R$ de classe $C^1$ avec $f'(a)\neq 0$, il existe un petit intervalle $J$ autour de $a$ où $f$ réalise une bijection de $J$ sur $K=f(J)$. De plus, $f^{-1}$ est de classe $C^1$ sur $K$ et $(f^{-1})'(f(x))=\frac 1{f'(x)}$ pour tout $x\in J$.
  • Corollaire : Soit $f:U\subset\mathbb R^n\to\mathbb R^n$ une application injective de classe $C^k$, $k\geq 1$, avec $U$ ouvert. Alors les assertions suivantes sont équivalentes :
    • pour tout $x\in U$, $df_x$ est inversible;
    • $V=f(U)$ est ouvert et $f$ est un $C^k$-difféomorphisme de $U$ sur $V$.
Théorème des fonctions implicites
  • Théorème : Soit $f$ une fonction de classe $C^k$ définie sur un ouvert $\Omega$ de $\mathbb R^p\times\mathbb R^q$, à valeurs dans $\mathbb R^q$. Soit $(a,b)\in \mathbb R^p\times\mathbb R^q$ tel que $f(a,b)=0$. On suppose que la matrice $$\left(\frac{\partial f_i}{\partial y_j}(a,b)\right)_{1\leq i\leq q,\ 1\leq j\leq q}$$ est inversible. Alors il existe un voisinage ouvert $U$ de $(a,b)$ dans $\mathbb R^p\times\mathbb R^q$, un voisinage $V$ de $a$ dans $\mathbb R^p$ et une fonction $g:V\to\mathbb R^q$ de classe $C^k$ tels que, pour tout $(x,y)\in U$, on a $$f(x,y)=0\iff y=g(x).$$ De plus, on a en tout point $(a,b)\in U$ tel que $f(a,b)=0$, $$\frac{\partial g}{\partial x_j}(a)=-\frac{\frac{\partial f}{\partial x_j}(a)}{J_y f(a,b)}$$ où $J_yf(a,b)$ désigne le déterminant de la matrice précédente.
  • Le théorème des fonctions implicites peut être compris comme un outil qui permet d'exprimer localement des courbes ayant une équation implicite $f(x,y)=0$ par des graphes du type $y=g(x)$. On peut par exemple penser au cercle unité, d'équation $x^2+y^2-1=0$, qui s'exprime localement dans le quart de plan $y=\sqrt{1-x^2}$.
  • Si $f$ est défini sur un ouvert de $\mathbb R^2$, le théorème des fonctions implicites a l'expression plus simple suivante :
    Théorème : Soit f une fonction de classe $C^k$ définie sur un ouvert $\Omega$ de $\mathbb R^2$, à valeurs dans $\mathbb R$. Soit $(a,b)\in \Omega$ tel que $f(a,b)=0$. On suppose que la dérivée partielle de $f$ par rapport à la seconde variable est non nulle en $(a,b)$ : $$\frac{\partial f}{\partial y}(a,b)\neq 0.$$ Alors il existe un voisinage ouvert $U$ de $(a,b)$ dans $\mathbb R^2$, un intervalle ouvert $I$ de $\mathbb R$ contenant $a$ et une fonction $g:I\to\mathbb R$ de classe $C^k$ telle que, pour tout $(x,y)\in U$ on ait : $$f(x,y)=0\iff y=g(x).$$