Comment Montrer Que…
Face à une question d’exercice, le blocage initial vient rarement du manque de connaissance — il vient de ne pas savoir par quel bout commencer. Cette note est un index pratique : pour chaque type de question fréquente, elle indique la(les) méthode(s) standard à essayer. C’est un réflexe à acquérir, pas une vérité absolue : parfois la méthode standard ne marche pas, mais c’est presque toujours par là qu’il faut commencer.
[!tip] Mode d’emploi Tu lis « montrer que… » dans un sujet ? Cherche le pattern le plus proche dans la table des matières ci-dessous, applique la recette, et adapte.
Sommaire des questions classiques§
- Analyse — fonctions
- Analyse — suites et séries
- Analyse — intégrales
- Algèbre linéaire
- Arithmétique
- Probabilités
- Ensembles et applications
Analyse — fonctions§
Montrer qu’une fonction est continue en $a$§
Méthodes possibles :
- Composition : si $f$ est continue en $a$ et $g$ continue en $f(a)$, alors $g \circ f$ continue en $a$
- Somme/produit/quotient de fonctions continues (attention au dénominateur)
- Définition $\varepsilon$-$\delta$ : $\forall \varepsilon > 0,; \exists \delta > 0,; |x - a| < \delta \Rightarrow |f(x) - f(a)| < \varepsilon$ (rare en pratique)
- Caractérisation séquentielle : pour toute suite $(x_n) \to a$, $f(x_n) \to f(a)$
- Limite à droite = limite à gauche = $f(a)$ (utile aux raccords)
Montrer qu’une fonction est dérivable§
- Théorèmes généraux : somme, produit, composition, quotient de fonctions dérivables
- Définition : $\lim_{h \to 0} \frac{f(a+h) - f(a)}{h}$ existe et est finie
- Prolongement : si $f$ est définie par morceaux, vérifier le raccord (limite des dérivées à gauche/droite)
Montrer qu’une fonction est de classe $\mathcal{C}^k$ ou $\mathcal{C}^\infty$§
Récurrence sur l’ordre de dérivation, ou théorèmes généraux. Pour $\mathcal{C}^\infty$, souvent par identification avec une fonction connue (exponentielle, polynôme, série entière sur son disque ouvert).
Montrer qu’une fonction est bijective§
- Stricte monotonie sur un intervalle + théorème de la bijection (TVI + monotonie)
- Construction explicite de la réciproque
- Injectivité et surjectivité séparément :
- Injectivité : $f(x) = f(y) \Rightarrow x = y$ (souvent par stricte monotonie)
- Surjectivité : pour tout $y$ dans l’arrivée, exhiber $x$ tel que $f(x) = y$ (souvent par TVI)
Montrer qu’une équation $f(x) = 0$ admet une solution§
- TVI : si $f$ continue et change de signe
- Théorème de la bijection + valeur cible dans l’image
Montrer qu’une équation $f(x) = 0$ admet une unique solution§
TVI + stricte monotonie (assurée par étude du signe de $f’$).
Montrer qu’une fonction est paire / impaire / périodique§
Calcul direct : $f(-x) = f(x)$ / $f(-x) = -f(x)$ / $f(x+T) = f(x)$. Vérifier d’abord que le domaine est symétrique (ou stable par translation).
Montrer une inégalité $f(x) \geq g(x)$§
- Étudier $h = f - g$ : montrer $h \geq 0$ via tableau de variations + valeur minimum positive
- Récurrence si l’inégalité dépend d’un entier $n$
- Inégalité connue : Cauchy-Schwarz, Bernoulli, AM-GM, convexité
- Encadrement : montrer $f \geq h \geq g$ pour une fonction intermédiaire $h$
Montrer qu’une limite existe§
- Calcul direct par opérations sur les limites
- Encadrement (théorème des gendarmes)
- Suite monotone bornée (pour les suites)
- Critère de Cauchy (analyse plus fine)
Analyse — suites et séries§
Montrer qu’une suite converge§
- Suite monotone et bornée ⇒ convergente
- Suites adjacentes ($u_n$ croît, $v_n$ décroît, $v_n - u_n \to 0$)
- Encadrement par deux suites de même limite
- Convergence dans $\mathbb{R}$ d’une suite de Cauchy (rare au niveau prépa)
- Identification avec une suite connue (géométrique, arithmético-géométrique, série télescopique)
Montrer qu’une suite diverge§
- Limite infinie : minoration/majoration par une suite divergente
- Deux sous-suites de limites différentes
- Critère négatif : $u_n$ non bornée, ou non monotone et non bornée
Montrer qu’une série $\sum u_n$ converge§
- Convergence absolue ($\sum |u_n|$ converge) ⇒ convergence
- Comparaison avec une série de référence ($\sum 1/n^\alpha$, géométrique, $\sum 1/n!$)
- Critère de d’Alembert : $u_{n+1}/u_n \to \ell < 1$ ⇒ converge
- Critère de Cauchy : $\sqrt[n]{|u_n|} \to \ell < 1$ ⇒ converge
- Séries alternées : $u_n = (-1)^n a_n$ avec $a_n$ décroissante vers 0 ⇒ converge
- Équivalent : si $u_n \sim v_n$ et signes constants, mêmes natures
Montrer une convergence uniforme§
- Majoration uniforme : $\sup_{x} |f_n(x) - f(x)| \to 0$
- Critère de Weierstrass pour les séries : $|u_n(x)| \leq a_n$ avec $\sum a_n$ convergente
- Cauchy uniforme
Analyse — intégrales§
Montrer qu’une intégrale converge (intégrale impropre)§
- Comparaison avec $\int 1/x^\alpha$
- Équivalent à l’infini (signes constants)
- Critère de Riemann : en $+\infty$, $\int_1^{+\infty} \frac{dx}{x^\alpha}$ converge ssi $\alpha > 1$ ; en $0$, $\int_0^1 \frac{dx}{x^\alpha}$ converge ssi $\alpha < 1$
- Convergence absolue ⇒ convergence
Montrer qu’une fonction est intégrable sur $I$§
Sur $[a, b]$ fermé borné : continue ou continue par morceaux suffit. Sur intervalle non borné : convergence de l’intégrale (cf. ci-dessus).
Calculer une intégrale§
- Primitive directe (formulaire)
- Intégration par parties (IPP) : $\int u’v = [uv] - \int uv’$
- Changement de variable
- Décomposition en éléments simples (fractions rationnelles)
- Linéarisation trigonométrique
- Symétries (fonction paire/impaire)
- Astuces : différentiation sous l’intégrale, équations différentielles vérifiées par l’intégrale
Algèbre linéaire§
Montrer qu’un ensemble $F$ est un sous-espace vectoriel§
Trois conditions :
- $F \subset E$ et $F \neq \varnothing$ (souvent : $0_E \in F$)
- Stable par addition : $u, v \in F \Rightarrow u + v \in F$
- Stable par multiplication par scalaire : $u \in F,; \lambda \in K \Rightarrow \lambda u \in F$
Variante condensée : $F \neq \varnothing$ et $\forall u, v \in F,; \forall \lambda \in K,; u + \lambda v \in F$.
Montrer qu’une famille est libre§
- Définition : $\sum \lambda_i x_i = 0 \Rightarrow \lambda_i = 0$ pour tout $i$
- Matrice associée de rang égal au nombre de vecteurs (cas concret en dim. finie)
- Wronskien pour des fonctions (cas particulier des $\mathcal{C}^\infty$)
- Échelle : famille échelonnée en degré (polynômes) ou en valuation est libre
Montrer qu’une famille est génératrice§
Montrer que tout vecteur de $E$ s’écrit comme combinaison linéaire de la famille. En dim. finie : suffisant d’avoir $\dim E$ vecteurs libres.
Montrer qu’une famille est une base§
- Libre et génératrice
- En dimension finie : libre et cardinal = dim, ou génératrice et cardinal = dim
Montrer qu’une application est linéaire§
$f(u + \lambda v) = f(u) + \lambda f(v)$ pour tous $u, v \in E$ et $\lambda \in K$.
Calculer un rang, un noyau, une image§
- $\ker f = {x \in E : f(x) = 0}$ — résoudre le système $f(x) = 0$
- $\text{Im } f = {f(x) : x \in E}$ — image des vecteurs d’une base
- Théorème du rang : $\dim E = \dim \ker f + \text{rg}(f)$
Montrer qu’une matrice est diagonalisable§
- Polynôme caractéristique scindé à racines simples ⇒ diagonalisable
- Polynôme caractéristique scindé + dimension des sous-espaces propres = ordre de multiplicité
- Polynôme annulateur scindé à racines simples
- Symétrique réelle (théorème spectral)
Arithmétique§
Montrer que $a \mid b$§
- Définition : exhiber $k$ tel que $b = ka$
- Bézout : $\gcd(a, c) = 1$ et $a \mid bc$ ⇒ $a \mid b$ (théorème de Gauss)
- Congruences : $b \equiv 0 \pmod a$
Montrer que $\gcd(a, b) = d$§
- $d \mid a$ et $d \mid b$
- Pour tout diviseur commun $c$, $c \mid d$
- Algorithme d’Euclide
Montrer que $a$ et $b$ sont premiers entre eux§
- $\gcd(a, b) = 1$ (Euclide)
- Bézout : exhiber $u, v$ tels que $au + bv = 1$
- Pas de diviseur premier commun
Montrer qu’un entier est premier§
Vérifier qu’aucun premier $\leq \sqrt{n}$ ne divise $n$.
Montrer une congruence $a \equiv b \pmod n$§
- $n \mid (a - b)$
- Petit théorème de Fermat (si $n$ premier)
- Théorème d’Euler
- Théorème des restes chinois pour décomposer modulo des facteurs premiers entre eux
Probabilités§
Montrer que deux événements sont indépendants§
$P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B)$ (définition).
Montrer une formule de probabilité totale§
Identifier un système complet d’événements $(B_i)$ (partition de $\Omega$) et appliquer : $$P(A) = \sum_i P(A \mid B_i) \cdot P(B_i)$$
Montrer qu’une variable aléatoire suit une certaine loi§
- Identifier la situation (Bernoulli, binomiale, géométrique, Poisson, normale)
- Calculer la loi : $P(X = k)$ pour $k$ dans le support
- Vérifier que c’est bien la loi en question
Calculer espérance et variance§
- Définition : $E(X) = \sum k \cdot P(X = k)$ ; $V(X) = E((X-E(X))^2)$
- Formule de König-Huygens : $V(X) = E(X^2) - E(X)^2$
- Linéarité de l’espérance : $E(X + Y) = E(X) + E(Y)$ même non indépendantes
- Pour variances : indépendance requise, $V(X+Y) = V(X) + V(Y)$ ssi indépendantes
Ensembles et applications§
Montrer que $A = B$ (ensembles)§
Double inclusion : $A \subset B$ et $B \subset A$.
Montrer qu’une application est injective§
$f(x) = f(y) \Rightarrow x = y$. (Toujours partir de $f(x) = f(y)$.)
Montrer qu’une application est surjective§
Pour tout $y$ dans l’arrivée, construire $x$ tel que $f(x) = y$ (souvent par résolution d’équation).
Montrer qu’une application est bijective§
- Injective et surjective
- Réciproque explicite $g$ telle que $f \circ g = \text{id}$ et $g \circ f = \text{id}$
- En dim. finie : injectivité ssi surjectivité ssi bijectivité (pour endomorphisme)
Conseils méta§
[!tip] Réflexes utiles
- Toujours commencer par écrire l’énoncé sur sa copie — pas de manipulation tête baissée
- Identifier le type d’objet (fonction, suite, ensemble, application) — la méthode dépend du type
- Si bloqué pendant 5 minutes, écrire la négation de ce qu’on cherche à montrer — parfois ça débloque
- Tester sur un petit cas (n = 1, dimension 2) avant de généraliser
- Faire un dessin si géométrie ou analyse (graphe de fonction)
- Toujours conclure par « par conséquent… » ou « CQFD » — sinon la copie semble inachevée
Pour les méthodes générales, voir Méthodes de Démonstration. Pour les preuves modèles à imiter, voir Démonstrations Classiques.