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    2e Bac Sciences expérimentales (PC et SVT)

    Définitions de maths 2e Bac PC/SVT : tous les termes du cours par chapitre

    Les 43 définitions des 12 chapitres de maths 2e Bac PC/SVT, classées par chapitre puis par ordre alphabétique. Rien n'est ajouté : chaque définition est tirée du cours et renvoie à l'endroit d'où elle vient.

    • 43 définitions
    • 12 chapitres
    Voir le formulaire (141 formules et propriétés)Le cours
    Index alphabétique des 43 termes

    1.Limites et continuité

    continue

    Soit ff une fonction définie sur un intervalle ouvert contenant le réel aa. On dit que ff est continue en aa si lim⁡x→af(x)=f(a)\lim_{x \to a} f(x) = f(a).

    Voir dans le cours : Définition : continue

    Continuité en un point et sur un intervalle (1/2)

    ff est continue à droite en aa si lim⁡x→a+f(x)=f(a)\lim_{x \to a^+} f(x) = f(a). Elle est continue à gauche en aa si lim⁡x→a−f(x)=f(a)\lim_{x \to a^-} f(x) = f(a).

    Voir dans le cours : Définition : Continuité en un point et sur un intervalle (1/2)

    Continuité en un point et sur un intervalle (2/2)

    ff est continue sur l'intervalle ouvert ]a,b[]a, b[ si elle est continue en tout point de ]a,b[]a, b[. Elle est continue sur [a,b][a, b] si elle est continue sur ]a,b[]a, b[, à droite en aa et à gauche en bb.

    Voir dans le cours : Définition : Continuité en un point et sur un intervalle (2/2)

    racine n-ième

    La fonction réciproque de x↦xnx \mapsto x^n sur [0,+∞[[0, +\infty[ est la fonction racine n-ième, notée x↦xnx \mapsto \sqrt[n]{x}. Pour tous x≥0x \geq 0 et y≥0y \geq 0 : xn=y  ⟺  yn=x\sqrt[n]{x} = y \iff y^n = x.

    Voir dans le cours : Définition : racine n-ième

    2.Dérivation et étude des fonctions

    Branches infinies (1/3)

    Si lim⁡x→a+f(x)=±∞\lim_{x \to a^+} f(x) = \pm\infty ou lim⁡x→a−f(x)=±∞\lim_{x \to a^-} f(x) = \pm\infty, la droite d'équation x=ax = a est une asymptote verticale à (Cf)(C_f).

    Voir dans le cours : Définition : Branches infinies (1/3)

    Branches infinies (2/3)

    Si lim⁡x→+∞f(x)=b\lim_{x \to +\infty} f(x) = b avec bb réel, la droite d'équation y=by = b est une asymptote horizontale à (Cf)(C_f) au voisinage de +∞+\infty (de même en −∞-\infty).

    Voir dans le cours : Définition : Branches infinies (2/3)

    Branches infinies (3/3)

    Si lim⁡x→+∞(f(x)−ax−b)=0\lim_{x \to +\infty} (f(x) - ax - b) = 0 avec a≠0a \neq 0, la droite d'équation y=ax+by = ax + b est une asymptote oblique à (Cf)(C_f) au voisinage de +∞+\infty (de même en −∞-\infty).

    Voir dans le cours : Définition : Branches infinies (3/3)

    Concavité et points d'inflexion (1/2)

    Soit ff dérivable sur un intervalle II. La courbe (Cf)(C_f) est convexe sur II si elle est située au-dessus de toutes ses tangentes en des points d'abscisse dans II. Elle est concave sur II si elle est située au-dessous de toutes ces tangentes.

    Voir dans le cours : Définition : Concavité et points d'inflexion (1/2)

    Dérivabilité en un point

    ff est dérivable à droite en aa si lim⁡x→a+f(x)−f(a)x−a\lim_{x \to a^+} \frac{f(x) - f(a)}{x - a} est un réel, noté fd′(a)f'_d(a). De même, ff est dérivable à gauche en aa si lim⁡x→a−f(x)−f(a)x−a\lim_{x \to a^-} \frac{f(x) - f(a)}{x - a} est un réel, noté fg′(a)f'_g(a).

    Voir dans le cours : Définition : Dérivabilité en un point

    dérivable

    Soit ff une fonction définie sur un intervalle ouvert contenant le réel aa. On dit que ff est dérivable en aa si lim⁡x→af(x)−f(a)x−a\lim_{x \to a} \frac{f(x) - f(a)}{x - a} existe et est un réel. Ce réel est le nombre dérivé de ff en aa, noté f′(a)f'(a).

    Voir dans le cours : Définition : dérivable

    3.Suites numériques

    Limite d'une suite

    On dit que la suite (un)(u_n) converge vers le réel ℓ\ell si tout intervalle ouvert contenant ℓ\ell contient tous les termes unu_n à partir d'un certain rang. On écrit lim⁡n→+∞un=ℓ\lim_{n \to +\infty} u_n = \ell, ou simplement lim⁡un=ℓ\lim u_n = \ell. Une suite qui ne converge pas est dite divergente.

    Voir dans le cours : Définition : Limite d'une suite

    Monotonie

    La suite (un)(u_n) est croissante si un+1≥unu_{n+1} \geq u_n pour tout nn, décroissante si un+1≤unu_{n+1} \leq u_n pour tout nn, constante si un+1=unu_{n+1} = u_n pour tout nn. Elle est monotone si elle est croissante ou décroissante.

    Voir dans le cours : Définition : Monotonie

    Suites majorées, minorées, bornées

    La suite (un)(u_n) est majorée s'il existe un réel MM tel que un≤Mu_n \leq M pour tout nn. Elle est minorée s'il existe un réel mm tel que un≥mu_n \geq m pour tout nn. Elle est bornée si elle est à la fois majorée et minorée.

    Voir dans le cours : Définition : Suites majorées, minorées, bornées

    4.Fonctions primitives

    Définition : Fonctions primitives

    Soit ff une fonction définie sur un intervalle II. On appelle primitive de ff sur II toute fonction FF dérivable sur II telle que F′(x)=f(x)F'(x) = f(x) pour tout x∈Ix \in I.

    Voir dans le cours : Définition : Définition : Fonctions primitives

    5.Fonctions logarithmes

    logarithme de base aa

    Soit aa un réel strictement positif et différent de 11. La fonction logarithme de base aa, notée log⁡a\log_a, est définie sur ]0,+∞[]0,+\infty[ par log⁡a(x)=ln⁡xln⁡a\log_a(x) = \frac{\ln x}{\ln a}.

    Voir dans le cours : Définition : logarithme de base a

    logarithme décimal

    Le logarithme décimal, noté log⁡\log, est le logarithme de base 1010 : log⁡x=ln⁡xln⁡10\log x = \frac{\ln x}{\ln 10}. Pour tout entier relatif nn, log⁡(10n)=n\log(10^n) = n.

    Voir dans le cours : Définition : logarithme décimal

    logarithme népérien

    La fonction logarithme népérien, notée ln⁡\ln, est l'unique primitive de la fonction x↦1xx \mapsto \frac{1}{x} sur ]0,+∞[]0,+\infty[ qui s'annule en 11.

    Voir dans le cours : Définition : logarithme népérien

    6.Fonctions exponentielles

    exponentielle népérienne

    La fonction exponentielle népérienne, notée exp⁡\exp, est la fonction réciproque de la fonction ln⁡\ln. Elle est définie sur R\mathbb{R} et, pour tout réel xx et tout réel y>0y > 0 : y=exp⁡(x)  ⟺  x=ln⁡yy = \exp(x) \iff x = \ln y.

    Voir dans le cours : Définition : exponentielle népérienne

    La fonction x↦axx \mapsto a^x (a>0a > 0)

    Soit aa un réel strictement positif. Pour tout réel xx, on pose ax=exln⁡aa^x = e^{x\ln a}. La fonction x↦axx \mapsto a^x s'appelle la fonction exponentielle de base aa.

    Voir dans le cours : Définition : La fonction x mapsto a puissance x (a > 0)

    7.Nombres complexes (partie 1)

    argument

    Soit zz un nombre complexe non nul d'image MM. On appelle argument de zz toute mesure θ\theta de l'angle orienté (u⃗,OM→)(\vec{u}, \overrightarrow{OM}). On note arg⁡(z)≡θ [2π]\arg(z) \equiv \theta \ [2\pi]. Le nombre 00 n'a pas d'argument.

    Voir dans le cours : Définition : argument

    forme algébrique

    Tout nombre complexe zz s'écrit de façon unique z=a+ibz = a + ib avec a∈Ra \in \mathbb{R} et b∈Rb \in \mathbb{R}. C'est la forme algébrique de zz. Le réel aa est la partie réelle de zz, notée Re(z)\mathrm{Re}(z) ; le réel bb est la partie imaginaire de zz, notée Im(z)\mathrm{Im}(z).

    Voir dans le cours : Définition : forme algébrique

    forme trigonométrique

    L'écriture z=r(cos⁡θ+isin⁡θ)z = r(\cos\theta + i\sin\theta) avec r>0r > 0 est la forme trigonométrique de zz. On la note aussi z=[r,θ]z = [r, \theta]. Pour la trouver à partir de z=a+ibz = a + ib : r=a2+b2r = \sqrt{a^2 + b^2}, puis θ\theta vérifie cos⁡θ=ar\cos\theta = \frac{a}{r} et sin⁡θ=br\sin\theta = \frac{b}{r}.

    Voir dans le cours : Définition : forme trigonométrique

    image

    Au nombre complexe z=a+ibz = a + ib on associe le point M(a;b)M(a ; b) : MM est l'image de zz, et zz est l'affixe du point MM. On note M(z)M(z) ou zMz_M. De même, le vecteur w⃗(a;b)\vec{w}(a ; b) a pour affixe zw⃗=a+ibz_{\vec{w}} = a + ib.

    Voir dans le cours : Définition : image

    module

    Le module de z=a+ibz = a + ib est le réel positif ∣z∣=a2+b2=zz‾|z| = \sqrt{a^2 + b^2} = \sqrt{z \overline{z}}. Si MM est l'image de zz, alors ∣z∣=OM|z| = OM. Pour deux points AA et BB : AB=∣zB−zA∣AB = |z_B - z_A|.

    Voir dans le cours : Définition : module

    8.Nombres complexes (partie 2)

    Notation exponentielle

    Pour tout réel θ\theta, on pose eiθ=cos⁡θ+isin⁡θe^{i\theta} = \cos\theta + i\sin\theta. C'est le nombre complexe de module 11 et d'argument θ\theta : ∣eiθ∣=1|e^{i\theta}| = 1 et arg⁡(eiθ)≡θ [2π]\arg(e^{i\theta}) \equiv \theta \ [2\pi].

    Voir dans le cours : Définition : Notation exponentielle

    9.Équations différentielles

    équation caractéristique

    Soit aa et bb deux réels. L'équation r2+ar+b=0r^2 + ar + b = 0, d'inconnue rr, s'appelle l'équation caractéristique de l'équation différentielle y′′+ay′+by=0y'' + ay' + by = 0. On note Δ=a2−4b\Delta = a^2 - 4b son discriminant.

    Voir dans le cours : Définition : équation caractéristique

    10.Calcul intégral

    Intégrale d'une fonction continue

    Soit ff une fonction continue sur un intervalle II, FF une primitive de ff sur II, et aa, bb deux éléments de II. Le réel F(b)−F(a)F(b) - F(a) s'appelle l'intégrale de aa à bb de ff. On le note ∫abf(x) dx\int_a^b f(x)\,dx et on écrit ∫abf(x) dx=[F(x)]ab=F(b)−F(a)\int_a^b f(x)\,dx = \left[F(x)\right]_a^b = F(b) - F(a).

    Voir dans le cours : Définition : Intégrale d'une fonction continue

    Valeur moyenne

    Soit ff continue sur [a,b][a, b] avec a<ba < b. La valeur moyenne de ff sur [a,b][a, b] est le réel μ=1b−a∫abf(x) dx\mu = \frac{1}{b - a}\int_a^b f(x)\,dx.

    Voir dans le cours : Définition : Valeur moyenne

    11.Géométrie dans l'espace

    Produit scalaire

    Si u⃗\vec{u} et v⃗\vec{v} sont non nuls, u⃗⋅v⃗=∥u⃗∥×∥v⃗∥×cos⁡θ\vec{u} \cdot \vec{v} = \|\vec{u}\| \times \|\vec{v}\| \times \cos\theta, où θ\theta est une mesure de l'angle géométrique formé par u⃗\vec{u} et v⃗\vec{v}. Si l'un des deux vecteurs est nul, u⃗⋅v⃗=0\vec{u} \cdot \vec{v} = 0.

    Voir dans le cours : Définition : Produit scalaire

    Produit vectoriel

    Le produit vectoriel de u⃗\vec{u} et v⃗\vec{v}, noté u⃗∧v⃗\vec{u} \wedge \vec{v}, est le vecteur défini ainsi :

    • si u⃗\vec{u} et v⃗\vec{v} sont colinéaires, u⃗∧v⃗=0⃗\vec{u} \wedge \vec{v} = \vec{0} ;
    • sinon, w⃗=u⃗∧v⃗\vec{w} = \vec{u} \wedge \vec{v} est orthogonal à u⃗\vec{u} et à v⃗\vec{v}, la base (u⃗,v⃗,w⃗)(\vec{u}, \vec{v}, \vec{w}) est directe et ∥w⃗∥=∥u⃗∥×∥v⃗∥×sin⁡θ\|\vec{w}\| = \|\vec{u}\| \times \|\vec{v}\| \times \sin\theta, où θ\theta est une mesure de l'angle géométrique formé par u⃗\vec{u} et v⃗\vec{v}.
    Voir dans le cours : Définition : Produit vectoriel

    Sphère

    La sphère (S)(S) de centre Ω\Omega et de rayon R>0R > 0 est l'ensemble des points MM de l'espace tels que ΩM=R\Omega M = R.

    Voir dans le cours : Définition : Sphère

    Vecteur normal

    Un vecteur n⃗\vec{n} non nul est normal au plan (P)(P) s'il est orthogonal à deux vecteurs non colinéaires de (P)(P). Il est alors orthogonal à tout vecteur de (P)(P).

    Voir dans le cours : Définition : Vecteur normal

    12.Dénombrement et probabilités

    Arrangements, permutations, combinaisons

    Soit EE un ensemble à nn éléments et pp un entier avec 0≤p≤n0 \leq p \leq n.

    • Un arrangement de pp éléments de EE est une liste ordonnée de pp éléments distincts. Leur nombre est Anp=n(n−1)⋯(n−p+1)=n!(n−p)!A_n^p = n(n - 1) \cdots (n - p + 1) = \frac{n!}{(n - p)!}.
    • Une permutation de EE est un arrangement de ses nn éléments. Leur nombre est Ann=n!A_n^n = n!.
    • Une combinaison de pp éléments de EE est une partie de EE à pp éléments (sans ordre). Leur nombre est Cnp=n!p! (n−p)!=Anpp!C_n^p = \frac{n!}{p!\,(n - p)!} = \frac{A_n^p}{p!}.
    Voir dans le cours : Définition : Arrangements, permutations, combinaisons

    Espérance, variance, écart-type

    • Espérance : E(X)=x1p1+x2p2+⋯+xnpnE(X) = x_1 p_1 + x_2 p_2 + \cdots + x_n p_n.
    • Variance : V(X)=∑i=1n(xi−E(X))2 pi=E(X2)−(E(X))2V(X) = \sum_{i=1}^{n} (x_i - E(X))^2\,p_i = E(X^2) - \left(E(X)\right)^2, avec E(X2)=x12p1+⋯+xn2pnE(X^2) = x_1^2 p_1 + \cdots + x_n^2 p_n.
    • Écart-type : σ(X)=V(X)\sigma(X) = \sqrt{V(X)}.
    Voir dans le cours : Définition : Espérance, variance, écart-type

    Indépendance

    Deux événements AA et BB sont indépendants si p(A∩B)=p(A)×p(B)p(A \cap B) = p(A) \times p(B). Lorsque p(B)≠0p(B) \neq 0, cela revient à dire pB(A)=p(A)p_B(A) = p(A) : savoir que BB est réalisé ne change pas la probabilité de AA.

    Voir dans le cours : Définition : Indépendance

    Loi binomiale

    On répète nn fois, de façon indépendante, une épreuve à deux issues : « succès » de probabilité pp et « échec » de probabilité 1−p1 - p. La variable aléatoire XX égale au nombre de succès suit la loi binomiale de paramètres nn et pp, notée B(n,p)\mathcal{B}(n, p).

    Voir dans le cours : Définition : Loi binomiale

    Probabilité

    Définir une probabilité sur Ω={ω1,…,ωn}\Omega = \{\omega_1, \ldots, \omega_n\}, c'est associer à chaque issue ωi\omega_i un réel pi≥0p_i \geq 0 avec p1+p2+⋯+pn=1p_1 + p_2 + \cdots + p_n = 1. La probabilité d'un événement AA est la somme des pip_i des issues qui le composent.

    Voir dans le cours : Définition : Probabilité

    Probabilité conditionnelle

    Soit BB un événement tel que p(B)≠0p(B) \neq 0. La probabilité de AA sachant BB est :

    pB(A)=p(A∩B)p(B)p_B(A) = \frac{p(A \cap B)}{p(B)}

    On la note aussi p(A/B)p(A / B).

    Voir dans le cours : Définition : Probabilité conditionnelle

    Variable aléatoire

    Une variable aléatoire XX est une application qui associe un nombre réel à chaque issue de Ω\Omega. On note X(Ω)={x1,x2,…,xn}X(\Omega) = \{x_1, x_2, \ldots, x_n\} l'ensemble de ses valeurs.

    Voir dans le cours : Définition : Variable aléatoire

    Pour aller plus loin

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