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مسابقة دكتوراه 2019Université Badji Mokhtar - Annaba — الموضوع 01

مسابقة عامة · الرياضيات · المدة: 1سا 30د

JSON import — Université Badji Mokhtar - Annaba 2019 — Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique — Université Badji Mokhtar-Annaba, Faculté des Sciences, Département de Mathématiques — Concours d'accès au Doctorat LMD 2019/2020

التمرين 1

Exercice 1 (10 points) — Convergence vers la distribution de Dirac

#distributions#lemme de Riemann-Lebesgue#distribution de Dirac

On considère une fonction φD\varphi \in \mathcal{D}, de support [a,b][a, b].

1) Montrer que les intégrales :

In=absinnxφ(x)dx,Jn=abcosnxφ(x)dxI_n = \int_a^b \sin nx \cdot \varphi(x)\,dx, \qquad J_n = \int_a^b \cos nx \cdot \varphi(x)\,dx

tendent vers 00 quand nn \to \infty.

2) En déduire que la distribution sinnxπx\dfrac{\sin nx}{\pi x} converge vers la distribution δ\delta de Dirac.

(Indication : +sinttdt=π\int_{-\infty}^{+\infty} \dfrac{\sin t}{t}\,dt = \pi).

التمرين 2

Exercice 2 (10 points) — Équations intégrales de Volterra

#équations intégrales#équations différentielles linéaires#noyau exponentiel

A) Étant donné une fonction ff, continue, à dérivée continue, définie sur un intervalle [a,b][a, b], tel que 0[a,b]0 \in [a, b], on considère l'équation

g(x)λ0xg(t)dt=f(x)(A)g(x) - \lambda \int_0^x g(t)\,dt = f(x) \qquad \ldots\ldots (A)

gg est une fonction inconnue continûment dérivable et λ\lambda un réel donné non nul.

1) Montrer que gg vérifie une équation différentielle linéaire du premier ordre que l'on intégrera.

2) En déduire que l'équation (A)(A) admet une solution unique donnée par :

g(x)=f(x)+λ0xeλ(xt)f(t)dt.g(x) = f(x) + \lambda \int_0^x e^{\lambda(x - t)} f(t)\,dt.

B) 1) Déduire des résultats précédents que l'équation

g(x)λ0xeμ(xt)g(t)dt=f(x)(B)g(x) - \lambda \int_0^x e^{\mu(x - t)} g(t)\,dt = f(x) \qquad \ldots\ldots (B)

λ\lambda, ff et gg vérifient les conditions données au paragraphe A, et μ\mu un réel donné non nul, admet une solution unique, que l'on calculera.

2) Calculer la solution dans le cas f(x)=eμxf(x) = e^{\mu x}.