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Niveau Licence Maths 1e ann
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gradient : monotonie et convexité

Posté par
terom21
27-02-09 à 01:17

bonsoir à tous :
j'aimerais avoir un coup de pouce , voilà l'enocé de l'exercice:
** image supprimée **

ou le liens ********** .
( je ne maitrise pas le latex pour le moment ).
je bloque sur la question b): je ne vois pas comment utiliser la monotonie pour étudier le signe de "phi'(t)".
et puis qu'est ce qui change dans le cas stricte ??
merci d'avance

Edit jamo : image et lien supprimés, merci de faire l'effort de recopier l'énoncé si tu veux une réponse.

Posté par
terom21
re : gradient : monotonie et convexité 27-02-09 à 01:18

oups !! c'est moche en plus je ne peux plus éditer

Posté par
Tigweg Correcteur
re : gradient : monotonie et convexité 27-02-09 à 02:41

Bonsoir,

peux-tu donner la définition de Gâteaux-différentiable?

Posté par
terom21
re : gradient : monotonie et convexité 27-02-09 à 08:22

ok j'ecrit l'énoncé jamo (mais je ne comprend toujours pas pourquoi !!)

ENONCE:
          Soit E = R2, et J : E → R une fonction Gateaux-différentiable
a) Montrer que si J est convexe, alors J est monotone, c'est-a-dire
                                                              a
                   ∀(x, y) ∈ E2, <grad(J(x))−grad(J(y)), x − y > >=0

b) Réciproquement, montrer que si grad(J) est monotone, alors J est convexe.

Indication:  Etudier les variations de la fonction
                    φ(t) = (1 − t)J(x) + tJ(y) − J((1 − t)x + ty).

c) Montrer que J est strictement convexe si et seulement si grad(J) est strictement monotone.

Posté par
terom21
re : gradient : monotonie et convexité 27-02-09 à 08:31

merci Tigweg :    J : E → R  est Gateaux-différentiable en x  s'il existe z ∈ E , tel que :

                 ∀y ∈ E : [J(x+ty)-J(x)]/t tend vesr <z,y> lorsque t tend vers 0.

un tel z est alors noté grad(J(x)).

Posté par
terom21
re : gradient : monotonie et convexité 27-02-09 à 11:05

c'est encore moi , j'ai trouvé pour la b) il faut utiliser le theoreme de Rolle et puis on trouve que  φ(t)>= sur [0,1]. mais par contre j'arrive pas à faire le c) dans ce sens :"J est strictement convexe ==> grad(J) est strictement monotone"
merci pour votre aide

Posté par
Tigweg Correcteur
re : gradient : monotonie et convexité 27-02-09 à 15:27

Bonjour,

pour la 1), si on fixe x et y on a par définition:

= lim [J(x+ty)-J(x)]/t pour t tendant vers 0 etc...

On fait pareil pour les 3 autres termes obtenus en échangeant les rôles de x et y, en prenant deux fois x, puis deux fois y, et il vient par bilinéarité et après simplification:

4$<GradJ(x)-GradJ(y)|x-y> = \lim_{t\to 0}\fr{ J((1+t)x)+J((1+t)y)-J(x+ty)-J(y+tx)}t

et après il faut faire jouer l'hypothèse de convexité, mais je ne tombe pas sur ce qu'il faut.

L'idée serait de distinguer t > 0 et t<0 , et dans le premier cas, de minorer la somme des deux premiers termes en les voyant comme le barycentre des images de x et de y à un coefficient multiplicatif (2+2t) près, puis de majorer chacun des termes J(x+ty) et J(y+tx) en les voyant chacun comme l'image d'un barycentre de x et de x+y.

Au final, on obtiendrait bien une minoration pour t>0.

Mais comme je ne parviens pas à tomber dessus directement, je te laisse déjà regarder cela.

Posté par
elhor_abdelali Correcteur
re : gradient : monotonie et convexité 27-02-09 à 17:58

Une idée pour le \fbox{a} :

en utilisant que 4$\fbox{<grad J(x)|x-y>=\lim_{t\to0\\t\in[-1,0[}\frac{J(x+t(x-y))-J(x)}{t}} on a aussi 4$\fbox{<grad J(x)|x-y>=\lim_{h\to0\\h\in]0,1]}\frac{J(x-h(x-y))-J(x)}{-h}}

et comme J est supposée convexe on a 4$\fbox{J(x-h(x-y))-J(x)=J((1-h)x+hy)-J(x)\le-h(J(x)-J(y))}

on en déduit alors que 5$\blue\fbox{<grad J(x)|x-y>\;\ge\;J(x)-J(y)}

et en inversant le rôle de x et y que 5$\blue\fbox{<grad J(y)|y-x>\;\ge\;J(y)-J(x)}

et la somme des inégalités bleues donne le résultat souhaité sauf erreur bien entendu

Posté par
Tigweg Correcteur
re : gradient : monotonie et convexité 27-02-09 à 18:05

Salut elhor_abdelali !


C'est brillant!!


Où te sers-tu de ta toute première relation?

Posté par
elhor_abdelali Correcteur
re : gradient : monotonie et convexité 27-02-09 à 18:13

Salut Tigweg

On peut en effet commencer directement par la seconde je ne sais pas pourquoi je ne l'ai pas fait

Posté par
Tigweg Correcteur
re : gradient : monotonie et convexité 27-02-09 à 18:18

D'accord!

En tout cas, l'exercice n'était pas évident! Mais je n'ai jamais bien manié la convexité...

Posté par
terom21
re : gradient : monotonie et convexité 27-02-09 à 18:25

merci bcp :
moi j'ai fait ça :
a)
  en cours on a vu que si J est convexe et Gateaux diff alors : pour tout x,y : J(x)>=J(y)+<gard(J(y)),x-y> et comme x et y jouent un role symétrique je trouve le resultat.

b)  φ(t) = (1 − t)J(x) + tJ(y) − J((1 − t)x + ty).
  pour tout t1,t2 dans [0,1] φ'(t1)-φ'(t2))(t1-t2)<=0
donc φ' est décroissante sur [0,1] , φ(1)=φ(0)=0 , Rolle ==> existence d'un a dans ]0,1[ tel que φ'(a)=0. d'ou φ>=0

par contre pour la 3) j'ai du mal car si j'applique la proposition que j'ai utilisé pour la question a) , avec J strictement convexe me donne encore que : J(x)>=J(y)+<gard(J(y)),x-y>  et non pas une inégalité stricte
si quelqu'un a une idée !!

Posté par
terom21
re : gradient : monotonie et convexité 27-02-09 à 21:01

bonsoir : personne n'a une idée sur J est strictement convexe ==> grad(J) est strictement monotone ??

Posté par
terom21
re : gradient : monotonie et convexité 01-03-09 à 12:55

bonjour
j'ai toujours la meme question :J est strictement convexe ==> grad(J) est strictement monotone ?
est ce que si J est strictement convexe φ est strictement concave car si c'est le cas je peux dire que  φ' est strictement décroissante et le tours est joué .
j'essaye de démonter cela mais sans succé , j'essaye  en appliquant la définition de  de convexité à φ ,mais je bloque dans les calculs .
merci de votre aide

Posté par
elhor_abdelali Correcteur
re : gradient : monotonie et convexité 01-03-09 à 17:29

\fbox{b} Pour étudier les variations de 3$\fbox{\varphi:[0,1]\to\mathbb{R}\\t\to(1-t)J(x)+tJ(y)-J(x-t(x-y))} nous allons montrer que \varphi est dérivable et exprimer sa dérivée :

pour t\in[0,1] et h réel non nul et assez petit pour que t+h\in[0,1] un simple calcul donne

4$\fbox{\frac{\varphi(t+h)-\varphi(t)}{h}=J(y)-J(x)+\frac{J(x-t(x-y)-h(x-y))-J(x-t(x-y))}{-h}}

et donc 4$\fbox{\varphi^'(t)=\lim_{h\to0}\frac{\varphi(t+h)-\varphi(t)}{h}=J(y)-J(x)+<GradJ(x-t(x-y))|x-y>}

et par suite pour tout (t_1,t_2)\in[0,1]^2 on a 4$\fbox{\varph^'(t_1)-\varphi^'(t_2)=<GradJ(x-t_1(x-y))-GradJ(x-t_2(x-y))|x-y>}

et en utilisant la \fbox{a} on a 4$\fbox{\left(\varph^'(t_1)-\varphi^'(t_2)\right)(t_1-t_2)\;\le\;0} c'est à dire que \varphi^' est décroissante sur [0,1]

et comme on a 2$\fbox{\varph(0)=\varphi(1)} par application du théorème de Rolle on a l'existence de \alpha\in]0,1[ tel que 2$\fbox{\varphi^'(\alpha)=0}

\varphi^' est donc positive sur [0,\alpha] et négative sur [\alpha,1]

ce qui veut dire que \varphi est croissante sur [0,\alpha] et par suite pour tout t\in[0,\alpha] , \varphi(t)\ge\varphi(0)=0
et décroissante sur [\alpha,1] et par suite pour tout t\in[\alpha,1] , \varphi(t)\ge\varphi(1)=0
\varphi est alors positive sur [0,1] d'où la convexité de J



remarque: j'ai tout simplement rédigé ton idée terom21 et je réfléchis pour la \fbox{c}

Posté par
elhor_abdelali Correcteur
re : gradient : monotonie et convexité 01-03-09 à 19:29

\fbox{c}

\;\;\fbox{\Longrightarrow} supposons J strictement convexe et soit (x,y)\in\mathbb{R}^2 tel que x\neq y il s'agit de montrer que 2$\fbox{<GradJ(x)-GradJ(y)\;|\;x-y>>0}

sinon comme J est convexe on aurait 2$\fbox{<GradJ(x)-GradJ(y)\;|\;x-y>=0} c'est à dire 2$\fbox{\varphi^'(0)=\varphi^'(1)}

et comme \varphi^' est décroissante d'après \fbox{b} elle serait constante et \varphi serait affine et donc nulle vu que \varphi(0)=\varphi(1)=0

ce qui contredit clairemant l'hypothèse de la stricte convexité de J sauf erreur bien entendu

Posté par
elhor_abdelali Correcteur
re : gradient : monotonie et convexité 01-03-09 à 19:58

\;\;\fbox{\Longleftarrow} inversement il est facile de voir que si J est strictement monotone alors pour tout (x,y)\in\mathbb{R}^2 tel que x\neq y
\varphi^' est strictement décroissante et donc 2$\fbox{\forall t\in]0,1[\;,\;\varphi(t)>0} car si \varphi s'annulait sur ]0,1[ Rolle annulerait \varphi^' deux fois
ce qui contredit sa stricte décroissance d'où la stricte convexité de J sauf erreur bien entendu



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