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Nayel Prepa
Франция
Добавлен 22 авг 2020
Les maths de CPGE expliquées simplement.
Sur cette chaîne vous trouverez:
- Des compléments de cours.
- Des exercices classiques corrigés et expliqués.
- Des sujets d’écrits et d’oraux détaillés.
MPSI, PCSI, MP, PC, PSI
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Inégalités de Hölder et Minkowski. Oraux CentraleSupelec (MP/PC/PSI)
Bienvenue sur ma chaîne dédiée à la préparation des oraux pour les concours d’entrée aux écoles d’ingénieurs ! 🚀
Dans cette vidéo, je te propose un tutoriel complet sur les inégalités de Hölder et Minkowski, deux résultats fondamentaux en analyse qui peuvent tomber lors de tes épreuves orales CentraleSupelec (MP/PC/PSI). Tu découvriras dans cette vidéo :
🔹 L'énoncé des inégalités de Hölder et Minkowski
🔹 Les preuves de ces inégalités
Mon objectif est de t'aider à réussir tes épreuves orales en te fournissant des explications claires et des méthodes efficaces. N'hésite pas à poser tes questions en commentaires, je me ferai un plaisir de t'aider ! 💬
Pour aller plus loin, retrouve mes ressources ...
Dans cette vidéo, je te propose un tutoriel complet sur les inégalités de Hölder et Minkowski, deux résultats fondamentaux en analyse qui peuvent tomber lors de tes épreuves orales CentraleSupelec (MP/PC/PSI). Tu découvriras dans cette vidéo :
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Codiagonalisation. Oraux Mines-Ponts (MP/PC/PSI)
Просмотров 5214 месяца назад
Bienvenue sur ma chaîne dédiée à la préparation des oraux pour les concours d’entrée aux écoles Mines-Ponts ! 🎓 Dans cette vidéo, je te propose un tutoriel complet sur la codiagonalisation (diagonalisation simultanée), un sujet clé en algèbre linéaire qui pourrait apparaître lors de vos épreuves orales. C'est en thème susceptible d'être posé dans les filières MP/PC/PSI. Vous découvrirez dans ce...
Probabilité - Propagation d'une rumeur
Просмотров 736Год назад
Cette vidéo est extraite du Live Good Morning Sundays du 19 Mars 2023 www.nayelprepa.fr
Comprendre l'Entropie : Tout ce que vous devez savoir
Просмотров 12 тыс.Год назад
L'entropie est un concept essentiel dans la thermodynamique, la physique, la chimie et plus globalement les sciences traitant avec des évènements aléatoires. Cependant, comprendre l'entropie peut être difficile. Dans cette vidéo, nous vous expliquons tout ce que vous devez savoir sur l'entropie, de manière simple et accessible. Nous commençons par définir la notion de surprise associée à une ex...
[L2] RÉDUCTION - DÉMO CAYLEY-HAMILTON (via DENSITÉ) #10
Просмотров 879Год назад
Réduction des endomorphismes - Partie 8: Démonstration de Cayley-Hamilton avec la densité des matrices diagonalisables dans Mn(C). On rappelle les bases de l'algèbre linéaire vues en première année et on présente l'idée générale du programme de deuxième année. Réduire un endomorphisme, c'est trouver une base de diagonalisation. Pourquoi faire ? Afin de simplifier les calculs matriciels et de vi...
[L2] RÉDUCTION - DÉMO CAYLEY-HAMILTON (via Comatrices) #9
Просмотров 414Год назад
Réduction des endomorphismes - Partie 8: Démonstration de Cayley-Hamilton avec les comatrices. On rappelle les bases de l'algèbre linéaire vues en première année et on présente l'idée générale du programme de deuxième année. Réduire un endomorphisme, c'est trouver une base de diagonalisation. Pourquoi faire ? Afin de simplifier les calculs matriciels et de visualiser l'information contenue dans...
[L2] RÉDUCTION - DÉMO CAYLEY-HAMILTON (via Matrices Compagnes) #8
Просмотров 1,4 тыс.Год назад
Réduction des endomorphismes - Partie 8: Démonstration de Cayley-Hamilton avec les matrices compagnes. On rappelle les bases de l'algèbre linéaire vues en première année et on présente l'idée générale du programme de deuxième année. Réduire un endomorphisme, c'est trouver une base de diagonalisation. Pourquoi faire ? Afin de simplifier les calculs matriciels et de visualiser l'information conte...
[L2] RÉDUCTION - CAYLEY-HAMILTON #7
Просмотров 570Год назад
Réduction des endomorphismes - Partie 7: Cayley-Hamilton. On rappelle les bases de l'algèbre linéaire vues en première année et on présente l'idée générale du programme de deuxième année. Réduire un endomorphisme, c'est trouver une base de diagonalisation. Pourquoi faire ? Afin de simplifier les calculs matriciels et de visualiser l'information contenue dans l'endomorphisme à l'aide d'un nombre...
[L2] RÉDUCTION - TRIGONALISATION #6
Просмотров 696Год назад
Réduction des endomorphismes - Partie 6: Critères de trigonalisation. On rappelle les bases de l'algèbre linéaire vues en première année et on présente l'idée générale du programme de deuxième année. Réduire un endomorphisme, c'est trouver une base de diagonalisation. Pourquoi faire ? Afin de simplifier les calculs matriciels et de visualiser l'information contenue dans l'endomorphisme à l'aide...
[L2] RÉDUCTION - A QUOI SERT LA DIAGONALISATION ? #5
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Réduction des endomorphismes - Partie 5: Applications de la diagonalisation. On rappelle les bases de l'algèbre linéaire vues en première année et on présente l'idée générale du programme de deuxième année. Réduire un endomorphisme, c'est trouver une base de diagonalisation. Pourquoi faire ? Afin de simplifier les calculs matriciels et de visualiser l'information contenue dans l'endomorphisme à...
[L2] RÉDUCTION - DIAGONALISATION #4
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Réduction des endomorphismes - Partie 4: Critères de diagonalisation. On rappelle les bases de l'algèbre linéaire vues en première année et on présente l'idée générale du programme de deuxième année. Réduire un endomorphisme, c'est trouver une base de diagonalisation. Pourquoi faire ? Afin de simplifier les calculs matriciels et de visualiser l'information contenue dans l'endomorphisme à l'aide...
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Réduction des endomorphismes - Partie 3: Polynôme caractéristique. On rappelle les bases de l'algèbre linéaire vues en première année et on présente l'idée générale du programme de deuxième année. Réduire un endomorphisme, c'est trouver une base de diagonalisation. Pourquoi faire ? Afin de simplifier les calculs matriciels et de visualiser l'information contenue dans l'endomorphisme à l'aide d'...
[L2] RÉDUCTION - ESPACES PROPRES #2
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Réduction des endomorphismes - Partie 2: Espaces propres, vecteurs propres et valeurs propres. On rappelle les bases de l'algèbre linéaire vues en première année et on présente l'idée générale du programme de deuxième année. Réduire un endomorphisme, c'est trouver une base de diagonalisation. Pourquoi faire ? Afin de simplifier les calculs matriciels et de visualiser l'information contenue dans...
[L2] RÉDUCTION - INTRODUCTION & INTUITIONS #1
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[L3] Théorie de la mesure: Fonctions mesurables, lim inf et lim sup.
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[L3] Lemme de Borel-Cantelli (Théorie des probabilités).
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[L3] Mesure positive & Propriétés : démonstrations
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[L3] Théorie de la mesure: Mesure Positive & Propriétés
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[L3] Théorie de la mesure: Ensembles mesurables & Tribus
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PROBABILITÉS: TOUT COMPRENDRE (Lien avec la théorie de la mesure).
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bravo
Merci
C'est pas l'intersection des A_p inclus dans A_k dans ta preuve du 1) ?
Bonjour, muchas gracias pour la vidéo; est ce que c'est possible de faire une nouvelle série de vidéo sur le calcul différentiel en L3 maths parceque la je suis complètement perdu je vais redoubler c'est sur. Thank You
oui svp je vais surement redoubler ma quatrième sinon
merci
merci
bonjour je préfère les notes manuscrites je comprends rien sinon. Merci beaucoup
moi non plus j'avoue
A 7:15, j ai pas compris ce calcul immédiat
Merci pour cette vidéo, j’ai essayé d’accéder à tes cours depuis ton site mais je ne les ai pas trouvés c’est parce que tu les as retirés?
Merci pour cette vidéo; grâce à ça je vais surement majorer Harvard et décrocher mon diplôme d'avocat !!!
fluide
A 7:25, tu utilise le même indice « i » pour ton α ( et β) et pour la somme en diviseur, pour alpha = n la somme d’en bas est nul donc c’est bizarre, je pense que c’est une erreur mais je suis pas sûr, peut tu confirmer, sinon super vidéo très claire merci pour ça Édit : tu corrige même après donc enfaite c’est bon, je n’avais pas vu 😅
En tous cas tu as été super attentif ! Ça me fait plaisir de voir que mes vidéos RUclips sont utiles ! Bon courage pour la rentrée !
"Expliquer très simplement" 😅ça reste abstrait pour les non-matheux. Mais il y a un problème, la vidéo disait que vous alliez expliquer ce qu'est l'entropie : vous ne l'avez pas expliqué, par contre vous avez expliqué comment la calculer, ce qui est autre chose. Merci tout de même ;)
y'a que moi qui comprends rien aux tribus boréliennes ?
Faut se dire que c’est les tribus engendrés par les ouverts.
C'est nul, que du blabla au tour de 2 mots
Merci pour ton commentaire. Si tu peux faire une meilleure vidéo, je serai le premier à en apprécier le contenu. Merci pour ta bienveillance.
Beaucoup de pédagogie, de concision et de clarté dans vos explication. Bravo ! On peut aussi voir l'entropie comme la quantité d'information qui manque pour décrire complètement un système. S'il me manque beaucoup d'information, l'acquisition de l'information correspond à un niveau de surprise élevé, donc à une entropie élevée.
Merci pour votre retour positif! C’est très agréable. En effet, l’entropie peut s’interpréter de plusieurs façon en théorie de l’information, dont celle que vous mentionnez. Merci pour votre complément!
La qualité est monstrueuse continue comme ça en tout cas tu nous aides de fou 🔥💪
Merci pour le commentaire ça motive fort !! 🔥
Merci pour l’explication, mais c’est toujours flou chez moi
Qu’est ce qui est flou Karim ?
bravo déjà. Mais toute la coïncidence entre l'intuition que l'entropie quantifie le désordre et les résultats du calcul est basée sur le choix de la fonction logarithme. Par exemple dans le cas ou on a une proba nulle pour face, ce que vous avez appelé convention pour dire que p(F)*log(1/p(F))=0 peut être interprété comme une limite (xln(x) tend vers 0 en 0) et ça repose dans ce cas sur le choix particulier de la fonction logarithme. Donc ma question est la suivante: d'ou vient cette idée du logarithme?
C’est une bonne question. Intuitivement on aimerait que l’entropie représente la quantité d’information fournie par la variable aléatoire. Une approche pour quantifier cette idée c’est d’imaginer le nombre de « questions binaires» qu’il faut poser à la source (la variable aléatoire) pour connaître l’information qu’elle délivre. On fait donc apparaître un log en base 2 par cette intuition. Imagine que ta variable aléatoire ait un support de n valeurs distinctes. Combien de questions binaires faut il poser pour connaître sa prochaine valeur ? Par dichotomie on remarque que la réponse est log_2(n).
merci bcp j'ai pas compris le fait lorsque vous avez posé le polynome P à 14:46
Bonjour Latifa, cette différence vient de la définition du polynôme caractéristique. J’utilise la définition det(M-XI_n) et ton prof utilise la définition det(XI_n-M). Ça fait donc sortir un (-1)^n. Ça n’a aucune incidence puisque les racines sont les mêmes.
Mrc bcp❤
Très clair dans vos explications, cependant je vous suggère d'illustrer certains points avec des mini exercices pour rendre cela beaucoup plus pratique.
Merci pour ton message ! C’est une bonne idée !
Tout est très bien expliqué, les rappel, l’intuition… C’est une masterclass
Merci ! Super content que le contenu de la vidéo soit utile !
Merci nayel❤
Bonne vidéo 👍 merci bcp !!
👍👍👍
pour remplacer n par Un il faut verifier que tous les element de N* peuvent etre obtenue comme image de Un (je sais pas est ce que je peut parler de la surjectivité dans ce cas)
mais intégrable au sens de Kurzweil henstock
TOP
J'ai pas pu trouver les pdfs sur votre site
J'ai pas pu trouver les pdfs sur votre site
ta vidéo est super mais la musique est forte. On a parfois tu mal à comprendre ce que tu dis... c'est dommage
En exemple de pourquoi on ne peut pas faire de mesure sur tout ensemble, si un singleton avait une mesure dans un ensemble infini, aucune partie infinie ne pourrait avoir une mesure finie.
vous parlez trop allez droit au but
vous parlez allez droit au but
Bonjour nayel, est t'il donc possible d'avoir un n tel que z^n soit un nombre négatifs ?
Bravo pour cette super playlist !
Merci pour la vidéo mais j'ai une préoccupation vu que E est un ensemble et A aussi est un ensemble au niveau de la définition de la tribu le premier point au lieu de E€A c'est pas plutôt A inclu dans E?
La tribu A est un ensemble dont les éléments sont des ensembles. L’ensemble A est constitué de sous-ensembles de E. Donc E appartient à A. On peut à l’inverse dire que A est inclus dans les parties de E.
Vous ne parlez pas de vecteur colonne de la matrice A dans vos calcul, je ne comprends pas le lien entre les calculs et la liberté des colonnes de la matrice A.
Une matrice carrée M est inversible si: - Ses colonnes forment une famille libre - Son noyau est réduit au singleton zéro - Son déterminant est non nul - L’équation Mx=y admet une unique solution pour tout couple de vecteurs (x,y) - Etc .. Il n’y a pas qu’une seule caractérisation de l’inversibilité. Évidemment toutes ces caractérisations sont équivalentes.
Merci pour la vidéo
Monsieur j'ai une question par rapport à la distance entre les distances pourquoi peut on majorer d(z,x0?
Bonjour, Merci pour cette superbe vidéo, j'ai une question, est-ce qu'on a équivalence entre une fonction étagée et une fonction mesurable?
Non une fonction étagée est toujours mesurable mais une fonction mesurable n’est pas forcément étagée. Les fonctions réelles continues sont par exemple mesurables pour la tribu borelienne sans être étagées.
@@nayelprepa Merci beaucoup
En fait Nayel il faut ajouter que les Ai appartienne à la tribu A dans la définition de fonction étagée, il me semble@@nayelprepa
🤩
Ça me fait vraiment marrer ces coupeurs de cheveux en quatre ! Ils galèrent et pataugent dans des formules à n'en plus finir pour leurrer un public acquis de gogos idolâtres de la "science". Quelle clownerie ! Par ce fait, ils compensent leur manque d'intuition et vont même jusqu'à l'éteindre totalement pour se forger une forme de maîtrise bidon. Ils remplissent des tableaux noirs qu'ils affichent en fond et font sourire la Nature. Les animaux pensent bien mieux et bien plus vite.
Merci Michel pour votre commentaire éclairant !
Superbe ! Ce résultat est très important en algèbre.
Très bien, baisse juste la musique😢
C super Mais la dérniére définition . Quelle don utilités
on dirait que vous parlez chinois
Merci beaucoup,
Je commente rarement mais là vraiment excellente video continue sur youtube 🔥💪