Leçon 226 : Suites vectorielles et réelles définies par une relation de récurrence $u_{n+1} = f(u_n)$. Exemples. Applications à la résolution approchée d'équations.

(2016) 226
(2018) 226

Dernier rapport du Jury :

(2017 : 226 - Suites vectorielles et réelles définies par une relation de récurrence $u_{n+1} = f(u_n)$. Exemples. Applications à la résolution approchée d'équations.) Citer au moins un théorème de point fixe dans cette leçon est pertinent. Le jury attend d’autres exemples que la sempiternelle suite récurrente $u_{n+1} = f(u_n)$ (dont il est souhaitable de savoir expliquer les techniques sous-jacentes). La notion de points attractifs ou répulsifs peut illustrer cette leçon. L’étude des suites linéaires récurrentes d’ordre p est souvent mal connu, notamment le lien avec l’aspect vectoriel, d’ailleurs ce dernier point est trop souvent négligé. Le comportement des suites vectorielles définies par une relation linéaire $X_{n+1} = AX_n$ fournit pourtant un matériel d’étude conséquent. La formulation de cette leçon invite résolument à évoquer les problématiques de convergence d’algorithmes (notamment savoir estimer la vitesse) d’approximation de solutions de problèmes linéaires et non linéaires : dichotomie, méthode de Newton (avec sa généralisation au moins dans $R^2$), algorithme du gradient, méthode de la puissance, méthodes itératives de résolution de systèmes linéaires, schéma d’Euler,...

(2016 : 226 - Suites vectorielles et réelles définies par une relation de récurrence $u_{n+1} = f(u_n)$. Exemples et applications. ) Citer au moins un théorème de point fixe dans cette leçon est pertinent. Le jury attend d’autres exemples que la traditionnelle suite récurrente $u_{n+1} = \sin(u_n)$ (dont il est souhaitable de savoir expliquer les techniques sous-jacentes). La nouvelle formulation de cette leçon, qui sera en vigueur en 2017, invite à évoquer les problématiques de convergence d’algorithmes (notamment savoir estimer la vitesse), d’approximation de solutions de problèmes linéaires et non linéaires : dichotomie, méthode de Newton, algorithme du gradient, méthode de la puissance, méthodes itératives de résolution de systèmes linéaires, schéma d’Euler, ... L’aspect vectoriel est souvent négligé. Par exemple, le jury attend des candidats qu’ils répondent de façon pertinente à la question de la généralisation de l’algorithme de Newton au moins dans $R^2$, voire $R^n$.
(2015 : 226 - Suites vectorielles et réelles définies par une relation de récurrence $u_{n+1} = f(u_n)$. Exemples et applications.) Le jury attend d'autres exemples que la traditionnelle suite récurrente $u_{n+1} = \sin(u_n)$. Les suites homographiques réelles ou complexes fournissent des exemples intéressants, rarement évoqués. Cette leçon doit être l'occasion d'évoquer les problématiques de convergence d'algorithmes, d'approximation de solutions de problèmes linéaires et non linéaires : dichotomie, méthode de Newton, algorithme du gradient, méthode de la puissance, méthodes itératives de résolution de systèmes linéaires, schéma d'Euler, ... L'aspect vectoriel est souvent négligé. Par exemple, le jury attend des candidats qu'ils répondent de façon pertinente à la question de la généralisation de l'algorithme de Newton dans $\mathbb{R}^2$.
(2014 : 226 - Suites vectorielles et réelles définies par une relation de récurrence $u_{n+1} = f(u_n)$. Exemples et applications.) Exemples et applcations. un`1 “ f pun q. Le jury attend d'autres exemples que la traditionnelle suite récurrente $u_{n+1} = \sin(u_n)$. Les suites homographiques réelles ou complexes fournissent des exemples intéressants, rarement évoqués. Cette leçon doit être l'occasion d'évoquer les problématiques de convergence d'algorithmes d'approximation de solutions de problèmes linéaires et non linéaires : dichotomie, méthode de Newton, algorithme du gradient, méthode de la puissance, méthodes itératives de résolution de système linéaire, schéma d'Euler ...

Plans/remarques :

2017 : Leçon 226 - Suites vectorielles et réelles définies par une relation de récurrence $u_{n+1} = f(u_n)$. Exemples. Applications à la résolution approchée d'équations.


2016 : Leçon 226 - Suites vectorielles et réelles définies par une relation de récurrence $u_{n+1} = f(u_n)$. Exemples et applications.


Retours d'oraux :

2017 : Leçon 226 - Suites vectorielles et réelles définies par une relation de récurrence $u_{n+1} = f(u_n)$. Exemples. Applications à la résolution approchée d'équations.

  • Leçon choisie :

    226 : Suites vectorielles et réelles définies par une relation de récurrence $u_{n+1} = f(u_n)$. Exemples. Applications à la résolution approchée d'équations.

  • Autre leçon :

    204 : Connexité. Exemples et applications.

  • Développement choisi : (par le jury)

    Méthode du gradient conjugué

  • Autre(s) développement(s) proposé(s) :

    Pas de réponse fournie.

  • Liste des références utilisées pour le plan :

    Pas de réponse fournie.

  • Résumé de l'échange avec le jury (questions/réponses/remarques) :

    Remarque : j'ai présenté la méthode du gradient à pas optimal (non répertorié ici).
    On m'a posé des questions autour du développement. J'y ai plus ou moins bien répondu. Ensuite on m'a donné un exercice sur les suites récurrentes. Puis un autre qui faisait intervenir des notions de séries et un dernier pour savoir comment passer d'une suite récurrente d'ordre 2 à une suite récurrente d'ordre 1.

  • Quelle a été l'attitude du jury (muet/aide/cassant) ?

    Le jury était très vif, pas trop le temps de répondre. Donner les idées suffisaient généralement. Sinon il était bienveillant.

  • L'oral s'est-il passé comme vous l'imaginiez ou avez-vous été surpris par certains points ? Cette question concerne aussi la préparation.

    Pas de réponse fournie.

  • Note obtenue :

    Pas de réponse fournie.

  • Leçon choisie :

    226 : Suites vectorielles et réelles définies par une relation de récurrence $u_{n+1} = f(u_n)$. Exemples. Applications à la résolution approchée d'équations.

  • Autre leçon :

    203 : Utilisation de la notion de compacité.

  • Développement choisi : (par le jury)

    Méthode de Newton pour les polyômes

  • Autre(s) développement(s) proposé(s) :

    Pas de réponse fournie.

  • Liste des références utilisées pour le plan :

    Pas de réponse fournie.

  • Résumé de l'échange avec le jury (questions/réponses/remarques) :

    -Donner un exemple qui rend utile l'énoncé de Picard-Banach sur un espace complet (Réponse : Cauchy-Lipschitz)
    -Tracer+Calculer l'équation de la droite dans la méthode de la sécante.
    -Expliquer le lien entre les conditions de stabilité des points fixes, et la stabilité des solutions des EDL (Réponse : Le module des v.p. doit être \leq 1 pour une stabilité, avec en plus une condition sur la dimension des espaces propres)
    -Faire le calcul de la différentielle de l'application apparaissant dans la méthode de Newton-Raphson (J'ai fini sur cette question)

    A part cela, je n'ai eu aucune question sur le plan, et je ne crois pas avoir eu d'autres questions sur le développement.

  • Quelle a été l'attitude du jury (muet/aide/cassant) ?

    Le jury a été bienveillant et gentil. J'ai passé beaucoup de temps sur le calcul de la différentielle, et il a essayé de m'aider à terminer le calcul malgré le fait que je ne comprenais pas vraiment comment utiliser ses indications.

  • L'oral s'est-il passé comme vous l'imaginiez ou avez-vous été surpris par certains points ? Cette question concerne aussi la préparation.

    Je pensais avoir plus de questions concernant les suites récurrentes (notamment sur des équivalents, l'utilisation de DL,...), mais hormis la question portant sur le Th de Picard-Banach, je n'ai eu que du petit calcul ou des questions de stabilité de solutions.

  • Note obtenue :

    16.75