L’objectif de cette série d’articles est de démontrer l’existence de la fonction exponentielle réelle et d’établir ses principales propriétés.
Retrouvez le contexte
Vous souhaitez démontrer qu’il existe une fonction notée $e : \R\to\R$ résolvant le problème dit de Cauchy :
\begin{array}{l} e(0)=1\\ e\text{ est dérivable sur }\R\\ \forall x\in\R, e'(x) = e(x). \end{array}
De plus, elle vérifie les propriétés suivantes :
\begin{array}{l} \forall x\in\R, e(x) > 0.\\ \forall (x,y)\in\R^2, e(x+y) = e(x)e(y)\\ \forall x\in\R, \forall n\in\N, e(nx)=[e(x)]^n. \end{array}
Pour arriver à ce but, vous posez :
\boxed{\forall x\in\R, \forall n\in\NN, e_n(x) = \left(1+\frac{x}{n}\right)^n.}
Vous noterez alors $E$ l’ensemble des réels $x$ pour lesquels la suite $\left(e_n(x)\right)_{n\geq 1}$ converge vers un nombre réel strictement positif.
Pour tout $x\in E$ vous posez $e(x) = \lim_{n\to +\infty} e_n(x).$
Dans le contenu écrit dans l'article 250 il a été démontré que l’intervalle $[0,1[$ est inclus dans l’ensemble $E$ et que $e(0)=1.$
Il sera établi dans cet article que $E = \R$ en établissant que $E$ est stable par passage à l’opposé et stable par addition.
Des propriétés algébriques seront démontrées à partir d’un lemme important.
Lemme : pour toute suite $(\varepsilon_n)_{n\geq 1}$ qui converge vers $0$, la suite $\left(\left(1+\frac{\varepsilon_n}{n}\right)^n\right)_{n\geq 1}$ converge vers $1$
Soit $(\varepsilon_n)_{n\geq 1}$ une suite qui converge vers $0.$
Il existe donc un entier $N\geq 1$ tel que, pour tout $n\geq N$, $\varepsilon_n \in [-1/2, 1/2].$
Fixez un entier $n$ supérieur ou égal à $N$ et utilisez la formule du binôme :
\begin{align*} \left(1+\frac{\varepsilon_n}{n}\right)^n &= \sum_{k=0}^n \binom{n}{k}\frac{\varepsilon_n^k}{n^k}\\ &= 1 + \sum_{k=1}^n \binom{n}{k}\frac{\varepsilon_n^k}{n^k}\\ &= 1 + \sum_{k=0}^{n-1} \binom{n}{k+1}\frac{\varepsilon_n^{k+1}}{n^{k+1}}\\ &= 1 + \varepsilon_n\sum_{k=0}^{n-1} \binom{n}{k+1}\frac{\varepsilon_n^{k}}{n^{k+1}}. \end{align*}
Vous déduisez alors :
\begin{align*} \left\vert\left(1+\frac{\varepsilon_n}{n}\right)^n -1 \right\vert &\leq \left\vert \varepsilon_n \right\vert \times \left\vert \sum_{k=0}^{n-1} \binom{n}{k+1}\frac{\varepsilon_n^{k}}{n^{k+1}}\right\vert \\ &\leq \left\vert \varepsilon_n \right\vert \times \sum_{k=0}^{n-1} \binom{n}{k+1}\frac{\left\vert \varepsilon_n\right\vert^{k}}{n^{k+1}}. \end{align*}
Or, d’après le contenu écrit dans l'article 250 :
\forall k\in\llbracket 0, n-1\rrbracket, \binom{n}{k+1}\leq n^{k+1}.
Comme $\varepsilon_n \in [-1/2, 1/2]$ vous déduisez que $\left\vert \varepsilon_n \right\vert \neq 1.$
Il en résulte que :
\begin{align*} \left\vert\left(1+\frac{\varepsilon_n}{n}\right)^n -1 \right\vert &\leq \left\vert \varepsilon_n \right\vert \times \sum_{k=0}^{n-1} \left\vert \varepsilon_n\right\vert^{k}\\ &\leq \left\vert \varepsilon_n \right\vert \times \frac{1-\left\vert \varepsilon_n \right\vert^n}{1-\left\vert \varepsilon_n \right\vert} \\ &\leq \left\vert \varepsilon_n \right\vert \times \frac{1}{1-\left\vert \varepsilon_n \right\vert} \\ \end{align*}
Comme $\varepsilon_n \in [-1/2, 1/2]$ il vient $\left\vert \varepsilon_n \right\vert \leq 1/2$ et par suite $1-\left\vert \varepsilon_n \right\vert \geq 1/2$ et donc $\frac{1}{1-\left\vert \varepsilon_n \right\vert } \leq 2.$
Vous avez donc démontré qu’il existe un entier $N\geq 1$ tel que, pour tout entier $n\geq N$ :
\left\vert\left(1+\frac{\varepsilon_n}{n}\right)^n -1 \right\vert \leq 2 \left\vert \varepsilon_n\right\vert.
Comme la suite $(\varepsilon_n)_{n\geq 1}$ converge vers $0$, il en est de même de la suite $(\left\vert \varepsilon_n \right\vert)_{n\geq 1}.$
Il résulte de tout ceci que, quand $n\to +\infty$, $\left(1+\frac{\varepsilon_n}{n}\right)^n \to 1$ autrement dit :
\boxed{\lim_{n\to +\infty} \left(1+\frac{\varepsilon_n}{n}\right)^n = 1.}
Pour tout $x\in E$, $-x \in E$ et $e(-x)e(x)=1$
Soit $x\in E$ un réel fixé : autrement dit, la suite $(e_n(x))_{n\geq 1}$ converge vers un nombre noté $e(x)$ strictement positif.
Soit $n$ un entier supérieur ou égal à $1.$ Alors :
\begin{align*} e_n(x)e_n(-x) &= \left(1+\frac{x}{n}\right)^n \left(1-\frac{x}{n}\right)^n\\ &= \left[ \left(1+\frac{x}{n}\right) \left(1-\frac{x}{n}\right)\right]^n\\ &= \left[ \left(1-\frac{x^2}{n^2}\right)\right]^n\\ &= \left(1-\frac{x^2}{n^2}\right)^n. \end{align*}
Pour tout entier $n\geq 1$ posez $\varepsilon_n = \frac{-x^2}{n}$ et de ce fait $\lim_{n\to +\infty} \varepsilon_n = 0.$
De ce qui précède :
\begin{align*} e_n(x)e_n(-x) &= \left(1-\frac{x^2}{n^2}\right)^n\\ &= \left(1+\frac{\varepsilon_n}{n}\right)^n. \end{align*}
Comme la suite $(e_n(x))_{n\geq 1}$ converge vers $e(x)$ qui est non nul, il existe un entier $N\geq 1$ tel que :
\forall n\geq N, e_n(x) \neq 0.
Vous déduisez donc que :
\begin{align*} \forall n\geq N, e_n(-x) &= \frac{\left(1+\frac{\varepsilon_n}{n}\right)^n}{e_n(x)}. \end{align*}
En vertu du lemme de cet article, $\lim_{n\to +\infty} \left(1+\frac{\varepsilon_n}{n}\right)^n = 1.$
Comme $\lim_{n\to +\infty} e_n(x) = e(x)$ avec $e(x) \neq 0$, vous déduisez par quotient de limites que :
\lim_{n\to +\infty} e_n(-x) = \frac{1}{e(x)}.
La suite $(e_n(-x))_{n\geq 1}$ converge vers $\frac{1}{e(x)}.$ Comme $e(x)$ est strictement positif, il en est de même de $\frac{1}{e(x)}.$ La suite $(e_n(-x))_{n\geq 1}$ converge vers un réel strictement positif, donc $-x\in E.$
La limite de la suite $(e_n(-x))_{n\geq 1}$ est notée $e(-x)$ et par conséquent $e(-x) = \frac{1}{e(x)}.$
Vous déduisez de ce paragraphe que :
\boxed{\forall x\in E, -x\in E \text{ et } e(x)e(-x)=1.}
Quels que soient $x\in E$ et $y\in E$, le réel $x+y$ appartient à $E$ et $e(x+y)=e(x)e(y)$
Soit un couple $(x,y)\in E^2.$
Il existe donc deux réels strictement positifs, $e(x)$ et $e(y)$ tels que :
\begin{align*} \lim_{n\to +\infty} e_n(x) &= e(x)\\ \lim_{n\to +\infty} e_n(y) &= e(y). \end{align*}
Il existe donc deux entiers strictement positifs $N_1$ et $N_2$ tel que :
\begin{align*} \forall n\geq N_1, e_n(x) &> 0\\ \forall n\geq N_2, e_n(y) &> 0. \end{align*}
En posant $N = N_1+N_2$ vous déduisez :
\forall n\geq N, e_n(x)>0 \text{ et } e_n(y) >0.
Pour tout $n\geq N$ vous posez :
\begin{align*} u_n &= \frac{e_n(x+y)}{e_n(x)e_n(y)}. \end{align*}
Fixez maintenant un entier $n\geq N.$ Alors :
\begin{align*} u_n &= \frac{\left(1+\frac{x+y}{n}\right)^n}{\left(1+\frac{x}{n}\right)^n\left(1+\frac{y}{n}\right)^n}\\ &= \left(\frac{1+\frac{x+y}{n}}{\left(1+\frac{x}{n}\right)\left(1+\frac{y}{n}\right)}\right)^n\\ &= \left(\frac{1+\frac{x+y}{n}}{1+\frac{x+y}{n}+\frac{xy}{n^2}}\right)^n\\ &= \left(\frac{1+\frac{x+y}{n}+\frac{xy}{n^2}-\frac{xy}{n^2}}{1+\frac{x+y}{n}+\frac{xy}{n^2}}\right)^n\\ &= \left(1+\frac{\frac{-xy}{n^2}}{1+\frac{x+y}{n}+\frac{xy}{n^2}}\right)^n\\ &= \left(1+\frac{\frac{\frac{-xy}{n}}{1+\frac{x+y}{n}+\frac{xy}{n^2}}}{n}\right)^n. \end{align*}
Pour tout $n\geq N$ vous posez :
\varepsilon_n = \frac{\frac{-xy}{n}}{1+\frac{x+y}{n}+\frac{xy}{n^2}}.
Comme $\lim_{n\to +\infty}\varepsilon_n = 0$ il vient d’après le lemme que $\lim_{n\to +\infty} u_n = 1.$
Fixez encore un entier $n$ supérieur ou égal à $N.$ Il vient :
\begin{align*} e_n(x+y) &= \frac{e_n(x+y)}{e_n(x)e_n(y)}\times e_n(x)\times e_n(y)\\ &=u_n \times e_n(x)\times e_n(y). \end{align*}
Par produit de limites, vous obtenez la convergence des suites $(e_n(x+y))_{n\geq N}$ et $(e_n(x+y))_{n\geq 1}.$
Vous obtenez :
\begin{align*} \lim_{n\to +\infty} e_n(x+y) &= \left(\lim_{n\to+\infty }u_n\right)\times \left(\lim_{n\to+\infty }e_n(x)\right)\times \left(\lim_{n\to+\infty }e_n(y)\right)\\ &=1 \times e(x)\times e(y)\\ &=e(x)e(y). \end{align*}
Comme $e(x)$ et $e(y)$ sont strictement positifs, il en est de même de $e(x)e(y).$ La suite $(e_n(x+y))_{n\geq 1}$ converge vers un réel strictement positif qui est égal à $e(x)e(y).$
De ce qui précède, vous déduisez que :
\boxed{\forall (x,y)\in E^2, x+y\in E\text{ et } e(x+y)=e(x)e(y).}
Montrez que $\forall x\in\R, x\in E$
Dans le contenu écrit dans l'article 250 il a été démontré que l’intervalle $[0,1[$ est inclus dans l’ensemble $E.$ Dans l’article courant, il a été montré que l’ensemble $E$ est stable par addition et par passage à l’opposé.
Montrez d’abord que $\forall n\in\N, n\in E$
Pour tout entier naturel $n$, notez $\mathscr{P}(n)$ la propriété : « $n\in E.$ »
Initialisation. Comme $0\in [0,1[$ et comme $[0,1[\subset E$ il vient $0\in E$ donc $\mathscr{P}(0)$ est vérifiée.
Hérédité. Soit $n$ un entier naturel tel que $n\in E.$
Remarquez que $1/2 \in [0,1[.$ Comme $[0,1[\subset E$ il vient $1/2\in E.$
$E$ étant stable par addition, $1/2 + 1/2 \in E$ donc $1\in E.$
Comme $n\in E$ et comme $1\in E$, la stabilité par addition de $E$ permet d’obtenir $n+1\in E$ donc $\mathscr{P}(n+1)$ est vérifiée.
Conclusion. Vous avez établi par récurrence que $\forall n\in\N, n\in E.$
Montrez ensuite que $\forall n\in\Z, n\in E$
Soit $n\in \Z.$ Si $n\in\N$ alors vous avez déjà $n\in E.$
Si $n\notin \N$ vous déduisez $-n\in \N$, or $\N \subset E$ donc $-n \in E.$
Comme $E$ est stable par passage à l’opposé, vous déduisez $-(-n)\in E$ d’où $n\in E.$
Ainsi $\forall n\in\Z, n\in E.$
Montrez enfin que $\forall x\in\R, n\in E$
Soit $x$ un nombre réel. Notez $n$ la partie entière de $x$, à savoir le plus grand entier qui est inférieur ou égal à $x.$
Alors $n\leq x < n+1$ donc $x-n\in[0,1[.$ Comme $[0,1[\subset E$ vous déduisez $x-n\in E.$
Comme $n$ est un entier, l’inclusion $\Z\subset E$ permet d’en déduire que $n\in E.$
$E$ étant stable par addition, $(x-n)+n\in E$ c’est-à-dire $x\in E.$
Concluez
Quel que soit le réel $x$, $x$ appartient à $E$ donc pour tout réel $x$, la suite $(e_n(x))_{n\geq 1}$ converge vers un réel strictement positif qui est noté $e(x).$
La fonction $e$ suivante est bien définie:
\begin{array}{lll} e: &\R &\to \R\\ &x &\mapsto \displaystyle\lim_{n\to +\infty} \left(1+\frac{x}{n}\right)^n. \end{array}
Remarque. D’après ce qui précède, la suite $\left(\left(1+\frac{1}{n}\right)^n\right)_{n\geq 1}$ converge vers un nombre strictement positif qui est $e(1).$ Par convention, on note $\e$ le nombre égal à $e(1).$ Cela permet d’écrire que:
\lim_{n\to +\infty} \left(1+\frac{1}{n}\right)^n = \e.
Numériquement, on peut établir que le nombre $\e$ satisfait l’encadrement suivant : $2,7182<\e<2,7183.$
De plus:
\begin{array}{l} e(0)=1\\ \forall x\in\R, e(x) > 0\\ \forall x\in\R, e(x)e(-x) = 1\\ \forall (x,y)\in \R^2, e(x+y) = e(x)e(y). \end{array}
Dans le contenu écrit dans l'article 252 il sera établi que la fonction $e$ est dérivable sur $\R$ et que $\forall x\in\R, e'(x) = e(x).$
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