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مسابقة دكتوراه 2023Université Abou Bekr Belkaïd - Tlemcen — الموضوع 01

مسابقة تخصص · Systèmes Dynamiques · المدة: 2سا

Concours d'accès à la formation de 3ème cycle LMD 2022/2023, Domaine Mathématiques et Informatique (MI), Filière Mathématiques, Épreuve de Spécialité : Système Dynamique et Applications (durée 2h), Faculté des Sciences, Université Abou Bekr Belkaïd – Tlemcen, le samedi 11 février 2023.

التمرين 1

Exercice 1 — Opérateur de Volterra sur L^2([0,1]) : continuité, adjoint, spectres de T, T+T*, T-T*

#volterra-operator#adjoint-operator#spectrum#quasinilpotent#hilbert-space

Soit H=L2([0,1],R)H = L^2([0, 1], \mathbb{R}) muni de la mesure de Lebesgue. On considère l'opérateur de Volterra T:HHT : H \to H défini par

(Tf)(x)=0xf(t)dt.(Tf)(x) = \int_0^x f(t)\,dt.

  1. Montrer que TT est continu et calculer son opérateur adjoint TT^*.

  2. Déterminer le spectre de TT.

  3. Déterminer les spectres des opérateurs T+TT + T^* et TTT - T^*.

الحل

1.

Par Cauchy-Schwarz, (Tf)(x)=0xfxf2|(Tf)(x)| = \big| \int_0^x f \big| \leq \sqrt{x}\,\|f\|_2, donc

Tf22=01(Tf)(x)2dx01xf22dx=f222.\|Tf\|_2^2 = \int_0^1 |(Tf)(x)|^2\,dx \leq \int_0^1 x\,\|f\|_2^2\,dx = \frac{\|f\|_2^2}{2}.

Ainsi TT est continu et T12\|T\| \leq \dfrac{1}{\sqrt{2}}. Pour l'adjoint, par Fubini,

Tf,g=01(0xf(t)dt)g(x)dx=01f(t)(t1g(x)dx)dt=f,Tg,\langle Tf, g \rangle = \int_0^1 \left( \int_0^x f(t)\,dt \right) g(x)\,dx = \int_0^1 f(t) \left( \int_t^1 g(x)\,dx \right) dt = \langle f, T^* g \rangle,

d'où

(Tg)(x)=x1g(t)dt.\boxed{\,(T^* g)(x) = \int_x^1 g(t)\,dt.\,}

2.

Cherchons les valeurs propres : Tf=λfTf = \lambda f avec λ0\lambda \neq 0. Alors f=1λTff = \tfrac{1}{\lambda} Tf est dérivable, λf=f\lambda f' = f avec f(0)=(Tf)(0)/λ=0f(0) = (Tf)(0)/\lambda = 0 ; d'où f(x)=f(0)ex/λ=0f(x) = f(0) e^{x/\lambda} = 0. Aucune valeur propre non nulle. De plus TT est quasinilpotent : Tn1/n0\|T^n\|^{1/n} \to 0 (car (Tnf)(x)=0x(xt)n1(n1)!f(t)dt(T^n f)(x) = \int_0^x \tfrac{(x-t)^{n-1}}{(n-1)!} f(t)\,dt), donc le rayon spectral est nul. Le spectre étant non vide,

σ(T)={0}.\boxed{\,\sigma(T) = \{0\}.\,}

(Remarque : 00 n'est pas valeur propre car TT est injectif ; il appartient au spectre car TT n'est pas inversible.)

3. Spectre de T+TT + T^*

((T+T)g)(x)=0xg(t)dt+x1g(t)dt=01g(t)dt=g,11(x),((T + T^*) g)(x) = \int_0^x g(t)\,dt + \int_x^1 g(t)\,dt = \int_0^1 g(t)\,dt = \langle g, \mathbf{1} \rangle\, \mathbf{1}(x),

1\mathbf{1} est la fonction constante égale à 11 (avec 12=1\|\mathbf{1}\|_2 = 1). C'est donc le projecteur orthogonal sur la droite Vect(1)\mathrm{Vect}(\mathbf{1}) : (T+T)1=1(T+T^*)\mathbf{1} = \mathbf{1} et (T+T)g=0(T+T^*)g = 0 si 01g=0\int_0^1 g = 0. Ses valeurs propres sont 11 (vecteur 1\mathbf{1}) et 00 (l'hyperplan 1\mathbf{1}^\perp) :

σ(T+T)={0, 1}.\boxed{\,\sigma(T + T^*) = \{0,\ 1\}.\,}

3. Spectre de TTT - T^*

Posons B=TTB = T - T^* : (Bg)(x)=0xgx1g(Bg)(x) = \int_0^x g - \int_x^1 g. On a (Bg)=TT=B(Bg)^* = T^* - T = -B, donc BB est anti-adjoint (spectre imaginaire pur), et BB est compact. Cherchons Bg=λgBg = \lambda g, λ0\lambda \neq 0. En dérivant (Bg)(x)=g(x)+g(x)=2g(x)(Bg)'(x) = g(x) + g(x) = 2 g(x), on obtient λg=2g\lambda g' = 2 g, soit g(x)=Ce2x/λg(x) = C\, e^{2x/\lambda}. Les relations de bord Bg(0)=01g=λg(0)Bg(0) = -\int_0^1 g = \lambda g(0) et Bg(1)=01g=λg(1)Bg(1) = \int_0^1 g = \lambda g(1) donnent, par somme, g(0)+g(1)=0g(0) + g(1) = 0, i.e. 1+e2/λ=01 + e^{2/\lambda} = 0, donc e2/λ=1e^{2/\lambda} = -1 :

2λ=iπ(2k1),λk=2iπ(2k1)=2i(2k1)π,kZ.\frac{2}{\lambda} = i\pi(2k - 1), \qquad \lambda_k = \frac{2}{i\pi(2k-1)} = -\frac{2i}{(2k-1)\pi}, \quad k \in \mathbb{Z}.

Ces valeurs propres sont imaginaires pures et tendent vers 00. BB étant compact, le spectre est formé de ces valeurs propres et de 00 :

σ(TT)={0}{±2i(2k1)π:k1}.\boxed{\,\sigma(T - T^*) = \{0\} \cup \left\{ \pm \frac{2i}{(2k-1)\pi} : k \geq 1 \right\}.\,}

التمرين 2

Exercice 2 — Système proie-prédateur à compétition : positivité, équilibres, stabilité

#dynamical-systems#equilibrium-points#local-stability#jacobian-matrix#predator-prey-model

On considère le système différentiel (S1)(S_1) modélisant l'interaction de deux populations de densités x(t)x(t) et y(t)y(t) :

(S1){x˙=αx(1βxy),y˙=y(1αx),α>0, β>0.(S_1) \qquad \begin{cases} \dot{x} = \alpha\, x\,(1 - \beta x - y), \\[3pt] \dot{y} = -\,y\,(1 - \alpha x), \end{cases} \qquad \alpha \gt 0,\ \beta \gt 0.

  1. De quel type de modèle s'agit-il ? Justifier.

  2. Que représentent les paramètres α\alpha et β\beta ?

  3. Montrer que (S1)(S_1) admet une unique solution globale positive pour toute donnée initiale x00x_0 \geq 0, y00y_0 \geq 0.

  4. Déterminer les solutions stationnaires (points d'équilibre) de (S1)(S_1).

  5. Étudier la stabilité locale des points d'équilibre en fonction de α\alpha et β\beta.

الحل

1. et 2.

Le prédateur yy décroît en l'absence de proies (y˙=y<0\dot{y} = -y \lt 0 quand xx est petit) et croît dès que αx>1\alpha x \gt 1 ; la proie xx croît de manière logistique (terme d'auto-limitation αβx2-\alpha\beta x^2) et est consommée par yy. Il s'agit donc d'un modèle proie-prédateur (de type Lotka-Volterra) avec compétition intraspécifique de la proie. Ici xx est la proie et yy le prédateur.

  • β\beta mesure la compétition interne de la proie : 1/β1/\beta joue le rôle de capacité de charge (isocline x=1/βx = 1/\beta lorsque y=0y = 0).
  • α\alpha est le taux d'interaction / de croissance ; 1/α1/\alpha est le seuil de densité de proies au-dessus duquel le prédateur croît (y˙>0    x>1/α\dot{y} \gt 0 \iff x \gt 1/\alpha).

3. Existence, unicité, positivité, globalité

Le second membre est polynomial, donc de classe C1\mathcal{C}^1 : Cauchy-Lipschitz assure existence et unicité locales. Positivité : si x=0x = 0 alors x˙=0\dot{x} = 0 et si y=0y = 0 alors y˙=0\dot{y} = 0, donc les axes sont invariants et le quadrant positif l'est aussi. Globalité : de x˙αx(1βx)\dot{x} \leq \alpha x(1 - \beta x) on déduit par comparaison x(t)max(x0,1/β)=:XMx(t) \leq \max(x_0, 1/\beta) =: X_M (borné). Alors y˙=(αx1)y(αXM1)y\dot{y} = (\alpha x - 1) y \leq (\alpha X_M - 1) y, d'où y(t)y0e(αXM1)ty(t) \leq y_0 e^{(\alpha X_M - 1)t} : pas d'explosion en temps fini. La solution est donc globale et positive.

4. Points d'équilibre

x˙=0x=0\dot{x} = 0 \Rightarrow x = 0 ou 1βxy=01 - \beta x - y = 0 ; y˙=0y=0\dot{y} = 0 \Rightarrow y = 0 ou x=1/αx = 1/\alpha. On obtient :

E0=(0,0),E1=(1β,0),E2=(1α, αβα).E_0 = (0, 0), \qquad E_1 = \left( \frac{1}{\beta}, 0 \right), \qquad E_2 = \left( \frac{1}{\alpha},\ \frac{\alpha - \beta}{\alpha} \right).

L'équilibre de coexistence E2E_2 n'est positif (donc admissible) que si α>β\boxed{\alpha \gt \beta}.

5. Stabilité locale

La jacobienne a pour première ligne (α2αβxαy, αx)\big( \alpha - 2\alpha\beta x - \alpha y,\ -\alpha x \big) et pour seconde ligne (αy, αx1)\big( \alpha y,\ \alpha x - 1 \big).

En E0=(0,0)E_0 = (0,0) : valeurs propres α>0\alpha \gt 0 et 1<0-1 \lt 0 : point selle, instable.

En E1=(1/β,0)E_1 = (1/\beta, 0) : matrice triangulaire, valeurs propres α<0-\alpha \lt 0 et αββ\dfrac{\alpha - \beta}{\beta}.

  • si α<β\alpha \lt \beta : les deux sont négatives, E1E_1 est un nœud stable (le prédateur s'éteint) ;
  • si α>β\alpha \gt \beta : E1E_1 est un point selle, instable.

En E2=(1/α, (αβ)/α)E_2 = (1/\alpha,\ (\alpha-\beta)/\alpha) (existe si α>β\alpha \gt \beta) : on calcule les entrées en x=1/αx^* = 1/\alpha, y=(αβ)/αy^* = (\alpha-\beta)/\alpha : la première ligne devient (β, 1)(-\beta,\ -1) et la seconde (αβ, 0)(\alpha - \beta,\ 0). Donc

tr=β<0,det=αβ>0.\operatorname{tr} = -\beta \lt 0, \qquad \det = \alpha - \beta \gt 0.

Trace négative et déterminant positif : E2E_2 est localement asymptotiquement stable dès qu'il existe (α>β\alpha \gt \beta). Les valeurs propres sont racines de s2+βs+(αβ)=0s^2 + \beta s + (\alpha - \beta) = 0 : nœud stable si β24(αβ)\beta^2 \geq 4(\alpha - \beta), foyer stable sinon.

α<β:E1 stable (extinction du preˊdateur);α>β:E2 stable (coexistence).\boxed{\,\alpha \lt \beta : E_1 \text{ stable (extinction du prédateur)} ; \quad \alpha \gt \beta : E_2 \text{ stable (coexistence)}.\,}

التمرين 3

Exercice 3 — Modèle discret de population de type logistique et doublement de période

#discrete-dynamical-system#logistic-map#period-doubling#stability-analysis#bifurcation

On considère le modèle discret de dynamique d'une population de type logistique (S2)(S_2) :

Nt+1=rNt(bNt),r>0, b>1, Nt>0.N_{t+1} = r\,N_t\,(b - N_t), \qquad r \gt 0,\ b \gt 1,\ N_t \gt 0.

  1. Déterminer les points d'équilibre de (S2)(S_2).

  2. Étudier leur stabilité (locale) en fonction des paramètres.

  3. Existe-t-il un cycle d'ordre deux pour b=3rb = \dfrac{3}{r} ?

الحل

On note F(N)=rN(bN)F(N) = r N(b - N) la fonction d'itération, de sorte que Nt+1=F(Nt)N_{t+1} = F(N_t). En posant μ=rb\mu = rb, le changement d'échelle N=buN = b\,u ramène à la forme logistique classique ut+1=μut(1ut)u_{t+1} = \mu\, u_t(1 - u_t).

1. Points d'équilibre

F(N)=NF(N^*) = N^* : soit N=0N^* = 0, soit rbrN=1rb - r N^* = 1, d'où

N0=0,N1=b1r(>0 si b>1/r).\boxed{\,N^*_0 = 0, \qquad N^*_1 = b - \frac{1}{r} \quad (\gt 0 \text{ si } b \gt 1/r).\,}

2. Stabilité

F(N)=r(bN)rN=rb2rNF'(N) = r(b - N) - rN = rb - 2rN.

  • En N0=0N^*_0 = 0 : F(0)=rb=μF'(0) = rb = \mu. Stable si rb<1|rb| \lt 1, i.e. rb<1rb \lt 1 ; instable si rb>1rb \gt 1.
  • En N1=b1/rN^*_1 = b - 1/r : F(N1)=rb2r(b1/r)=2rb=2μF'(N^*_1) = rb - 2r(b - 1/r) = 2 - rb = 2 - \mu. Stable ssi 2rb<1|2 - rb| \lt 1, i.e.

1<rb<3    1r<b<3r.\boxed{\,1 \lt rb \lt 3 \iff \frac{1}{r} \lt b \lt \frac{3}{r}.\,}

Ainsi : rb<1rb \lt 1 : seul 00 est stable ; 1<rb<31 \lt rb \lt 3 : N1N^*_1 est stable ; rb>3rb \gt 3 : N1N^*_1 devient instable (par F(N1)<1F'(N^*_1) \lt -1).

3. Cycle d'ordre deux pour b=3/rb = 3/r

Pour b=3/rb = 3/r on a exactement μ=rb=3\mu = rb = 3, donc F(N1)=23=1F'(N^*_1) = 2 - 3 = -1 : c'est précisément le seuil de la bifurcation par doublement de période (bifurcation « flip »). Cherchons un 2-cycle : dans la forme normalisée ut+1=μu(1u)u_{t+1} = \mu u(1-u), les points d'un 2-cycle sont

u±=μ+1±(μ3)(μ+1)2μ.u_{\pm} = \frac{\mu + 1 \pm \sqrt{(\mu - 3)(\mu + 1)}}{2\mu}.

Pour μ=3\mu = 3 : (μ3)=0(\mu - 3) = 0, donc u+=u=46=23u_+ = u_- = \dfrac{4}{6} = \dfrac{2}{3}, qui coïncide avec le point fixe u=11/μ=2/3u^* = 1 - 1/\mu = 2/3. Les deux points du « cycle » sont confondus avec l'équilibre :

Non : aˋ b=3/r (μ=3) il n’existe pas de 2-cycle propre ; c’est le seuil de doublement de peˊriode.\boxed{\,\text{Non : à } b = 3/r\ (\mu = 3)\ \text{il n'existe pas de 2-cycle propre ; c'est le seuil de doublement de période.}\,}

Un véritable cycle d'ordre deux (distinct du point fixe) n'apparaît que pour rb>3rb \gt 3, i.e. b>3/rb \gt 3/r.