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Chapitre Resultats annexes

De
7 pages
Niveau: Supérieur, Doctorat, Bac+8
Chapitre 6 : Resultats annexes 1 Convergence d'un amortissement interne vers un amortissement sur le bord : cas d'une non-linearite critique Dans le chapitre 5 de cette these, nous nous sommes restreints au cas d'une non-linearite f(x, u) sous-critique, c'est-a-dire que dans le cas de la dimension trois d'espace, nous avons suppose qu'il existe C > 0 et ? ? [0, 1[ tels que |f ??uu(x, u)| ≤ C(1 + |u|?) et |f ??ux(x, u)| ≤ C(1 + |u|3+?) . Le but de ce paragraphe est d'etudier le cas critique ? = 1 et d'obtenir des resultats semblables au cas sous-critique : comparaison des trajectoires, existence des attracteurs et semi-continuites superieure et inferieure des attracteurs. De plus, nous obtiendrons le resultat nouveau suivant : sous des hypotheses generiques, l'attracteur A∞ est borne dans H1+s ? Hs pour un certain s > 0. Pour simplifier, nous nous plac¸ons dans le cadre suivant, mais les resultats sont generalisa- bles aux cas ou une propriete de prolongement unique est connue pour le probleme limite. Soient ? ? R3 un domaine borne regulier et X = H1(?) ? L2(?).

  • convergence des trajectoires dans x?s enoncee dans le theoreme

  • s∞

  • propriete de prolongement unique

  • famille de trajectoires

  • meme systeme dynamique

  • borne de xs

  • theoreme

  • locales w˜


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Chapitre 6 Théorèmes de convergence
1. La convergence en loi
Û×Ø
On a déjà rencontré une convergence en loi lors de l’approximation d’une loi binomiale par une loi de Poisson. Ce problème se place dans un cadre plus général où on souhaite remplacer la loi d’une variable aléatoire par une loi d’usage plus simple
1.1. Définition
Soit (X ) une suite de variables aléatoires définies sur un espace probabilisé (, n n² P(),p),Ffonctions de répartition, et X une variable aléatoire définie sur leurs n ce même espace, de fonction de répartitionF. On dit que la suite (X ) converge en loi vers X si, et seulement si, en tout pointxn Fest continue, on alimF(x)=F(x)n n→+∞ RAPPELSoit (X ) une suite de variables aléatoires binomiales de paramètresn etpque telle n n limn p= λ. n n→+∞ Alors (X ) converge en loi vers une variable de Poison de paramètreλ. n En pratique : Soit X une v.a. suivant la loi binomialeB(n;p). Sin30,p0,1 etnp< 15, alors X suit approximativement la loi de Poisson de paramètre np.
1.2. Le théorème de Moivre - Laplace On considère une suite (Xn) de variables binomialesB(n;p),p étant un paramètre Xnnp fixé. AlorsTnen loi vers= converge N(0 ; 1). npq En pratique, pourn30,np15 etnpq5 (Carnec),B(n;p) suit approximativementN(np;npq). Les conditions changent suivant les auteurs : Saporta :nassez grand,np> 5 etnq> 5 Grais :npq9 Le programme :n> 30 et 0,3 <p< 0,7 Un document du GTD :n> 30,np> 5 etnq> 5 Attention à la correction de continuité !
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