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Programme de Prépa, 1re année › Séries numériques
Prépa · MPSI / MP2I

Séries numériques

Ce chapitre fait partie du programme de Prépa, 1re année.

Une série est une manière d'additionner une infinité de nombres en donnant un sens précis au mot « somme ». Ce chapitre fournit les outils pour décider si une telle somme existe et, parfois, pour la calculer ou l'estimer.

Prérequis

  • Suites réelles et complexes : limites, théorème de la limite monotone, suites adjacentes
  • Relations de comparaison sur les suites : $o$, $O$, $\sim$, et les développements limités usuels
  • Intégrale d'une fonction continue par morceaux sur un segment, croissance de l'intégrale, relation de Chasles
  • Partie entière d'un réel et inégalités $\lfloor x\rfloor\le x<\lfloor x\rfloor+1$
  • Somme des termes d'une suite géométrique finie

À la fin du chapitre, on sait

  • Définir somme partielle, convergence, somme et reste d'une série
  • Reconnaître une divergence grossière et justifier qu'elle ne suffit pas à conclure dans l'autre sens
  • Calculer la somme d'une série géométrique et d'une série télescopique
  • Étudier la nature d'une série à termes positifs par majoration, domination, négligeabilité ou équivalent
  • Utiliser la comparaison série-intégrale pour obtenir une nature, un encadrement ou un équivalent de somme partielle ou de reste
  • Connaître et démontrer la nature des séries de Riemann
  • Utiliser la convergence absolue pour les séries de signe quelconque ou complexes
  • Établir l'existence et l'unicité du développement décimal propre d'un réel

1.Généralités : convergence, somme, reste

Définition

Série, somme partielle

Soit $(u_n)_{n\in\mathbb N}$ une suite de nombres réels ou complexes. On appelle série de terme général $u_n$, notée $\sum u_n$, la suite $(S_n)_{n\in\mathbb N}$ des sommes partielles définies par $$S_n=\sum_{k=0}^{n}u_k.$$ Si la suite n'est définie qu'à partir d'un rang $n_0$, on note $\sum_{n\ge n_0}u_n$ et $S_n=\sum_{k=n_0}^{n}u_k$ pour $n\ge n_0$.

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Définition

Convergence, somme, reste

On dit que la série $\sum u_n$ converge si la suite $(S_n)$ converge. Sa limite est alors appelée somme de la série et notée $$\sum_{n=0}^{+\infty}u_n=\lim_{n\to+\infty}S_n.$$ Dans ce cas, pour tout $n$, on définit le reste d'ordre $n$ : $$R_n=\sum_{k=n+1}^{+\infty}u_k=\sum_{k=0}^{+\infty}u_k-S_n,$$ et on a $R_n\xrightarrow[n\to+\infty]{}0$.

Si $(S_n)$ n'a pas de limite finie, on dit que la série diverge. Déterminer si une série converge ou diverge, c'est étudier sa nature.

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Attention

Ne pas écrire la somme trop tôt

Le symbole $\sum_{n=0}^{+\infty}u_n$ n'a de sens qu'une fois la convergence établie. On écrit d'abord $\sum u_n$ (l'objet), on prouve la convergence, puis seulement on manipule $\sum_{n=0}^{+\infty}u_n$ (le nombre).

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Propriété

Premières propriétés

  1. Modification d'un nombre fini de termes. Changer un nombre fini de termes de $(u_n)$ ne change pas la nature de $\sum u_n$ (la somme, elle, peut changer). En effet, à partir d'un certain rang, les sommes partielles ne diffèrent que d'une constante.
  2. Linéarité. Si $\sum u_n$ et $\sum v_n$ convergent et $\lambda\in\mathbb C$, alors $\sum(\lambda u_n+v_n)$ converge et $$\sum_{n=0}^{+\infty}(\lambda u_n+v_n)=\lambda\sum_{n=0}^{+\infty}u_n+\sum_{n=0}^{+\infty}v_n.$$
  3. Si $\sum u_n$ converge et $\sum v_n$ diverge, alors $\sum(u_n+v_n)$ diverge (sinon $v_n=(u_n+v_n)-u_n$ serait le terme général d'une série convergente).
  4. Une série complexe $\sum u_n$ converge si et seulement si $\sum \mathrm{Re}(u_n)$ et $\sum\mathrm{Im}(u_n)$ convergent.
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Attention

Somme de deux séries divergentes

Si $\sum u_n$ et $\sum v_n$ divergent toutes les deux, on ne peut rien dire de $\sum(u_n+v_n)$ : avec $u_n=1$ et $v_n=-1$, la somme est la série nulle, qui converge. On ne découpe jamais $\sum_{n=0}^{+\infty}(u_n+v_n)$ en deux sommes sans avoir prouvé que chacune existe.

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Théorème

Divergence grossière

Si la série $\sum u_n$ converge, alors $u_n\xrightarrow[n\to+\infty]{}0$.

Par contraposée : si $(u_n)$ ne tend pas vers $0$, la série $\sum u_n$ diverge. On dit qu'elle diverge grossièrement.

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Démonstration

Preuve

Supposons que $(S_n)$ converge vers $S$. Pour $n\ge1$, $u_n=S_n-S_{n-1}$. Or $S_n\to S$ et $S_{n-1}\to S$, donc $u_n\to S-S=0$.

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Attention

La réciproque est fausse

Que $u_n$ tende vers $0$ ne prouve rien. L'exemple de référence est la série harmonique $\sum_{n\ge1}\frac1n$ : son terme général tend vers $0$ et pourtant elle diverge (voir plus bas). Le critère sert uniquement à prouver une divergence.

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Théorème

Séries géométriques

Soit $q\in\mathbb C$. La série $\sum q^n$ converge si et seulement si $|q|<1$, et dans ce cas $$\sum_{n=0}^{+\infty}q^n=\frac{1}{1-q},\qquad \sum_{n=n_0}^{+\infty}q^n=\frac{q^{n_0}}{1-q}.$$ Si $|q|\ge1$, la série diverge grossièrement.

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Démonstration

Preuve

Si $|q|\ge1$, alors $|q^n|=|q|^n\ge1$, donc $q^n$ ne tend pas vers $0$ : divergence grossière.

Si $|q|<1$, alors $q\neq1$ et $$S_n=\sum_{k=0}^{n}q^k=\frac{1-q^{n+1}}{1-q}.$$ Comme $|q^{n+1}|=|q|^{n+1}\to0$, on obtient $S_n\to\frac1{1-q}$. Pour la somme à partir de $n_0$ : $\sum_{k=n_0}^{n}q^k=q^{n_0}\sum_{j=0}^{n-n_0}q^j\to\frac{q^{n_0}}{1-q}$.

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Exemple

Calculs de sommes géométriques

  • $\sum_{n=0}^{+\infty}\frac1{2^n}=\frac{1}{1-\frac12}=2$.
  • $\sum_{n=2}^{+\infty}\frac1{3^n}=\frac{(1/3)^2}{1-\frac13}=\frac19\times\frac32=\frac16$.
  • $\sum_{n=0}^{+\infty}\left(\frac{i}{2}\right)^n=\frac{1}{1-\frac i2}=\frac{2}{2-i}=\frac{2(2+i)}{5}=\frac45+\frac25 i$.
  • $\sum(-1)^n$ diverge grossièrement : $|(-1)^n|=1$.
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Théorème

Lien suite-série : séries télescopiques

Soit $(a_n)$ une suite. La série $\sum(a_{n+1}-a_n)$ converge si et seulement si la suite $(a_n)$ converge, et dans ce cas $$\sum_{n=0}^{+\infty}(a_{n+1}-a_n)=\lim_{n\to+\infty}a_n-a_0.$$ Inversement, toute suite $(a_n)$ s'écrit $a_n=a_0+\sum_{k=0}^{n-1}(a_{k+1}-a_k)$ : étudier une suite revient à étudier une série, et réciproquement.

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Démonstration

Preuve

Les termes se simplifient deux à deux : $$S_n=\sum_{k=0}^{n}(a_{k+1}-a_k)=a_{n+1}-a_0.$$ Donc $(S_n)$ converge si et seulement si $(a_{n+1})$ converge, c'est-à-dire si et seulement si $(a_n)$ converge, et la limite vaut $\lim a_n-a_0$.

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Exemple

Trois séries télescopiques

  1. Pour $k\ge1$, $\frac{1}{k(k+1)}=\frac1k-\frac1{k+1}$. Donc $\sum_{k=1}^{n}\frac1{k(k+1)}=1-\frac1{n+1}\to1$ et $$\sum_{k=1}^{+\infty}\frac{1}{k(k+1)}=1.$$
  2. Pour $k\ge1$, $\frac{1}{k(k+1)(k+2)}=\frac12\left(\frac{1}{k(k+1)}-\frac{1}{(k+1)(k+2)}\right)$ (on vérifie en réduisant au même dénominateur : $\frac{(k+2)-k}{k(k+1)(k+2)}=\frac{2}{k(k+1)(k+2)}$). Avec $a_k=\frac{1}{k(k+1)}\to0$ et $a_1=\frac12$, on obtient $$\sum_{k=1}^{+\infty}\frac{1}{k(k+1)(k+2)}=\frac12\left(a_1-0\right)=\frac14.$$
  3. Pour $k\ge1$, $\ln\left(1+\frac1k\right)=\ln(k+1)-\ln k$, donc $\sum_{k=1}^{n}\ln\left(1+\frac1k\right)=\ln(n+1)\to+\infty$ : la série diverge, bien que son terme général tende vers $0$.
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Méthode

Calculer une somme par télescopage

Pour calculer $\sum u_n$ par télescopage :

  1. Chercher une suite $(a_n)$ telle que $u_n=a_{n+1}-a_n$ (ou $a_n-a_{n+1}$). Pour une fraction rationnelle, on décompose en éléments simples ; pour un logarithme, on transforme un quotient en différence.
  2. Écrire la somme partielle finie $S_n$ et simplifier.
  3. Passer à la limite dans $S_n$. La convergence et la valeur de la somme sont obtenues en même temps.
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2.Séries à termes positifs

Théorème

Somme partielle majorée

Soit $\sum u_n$ une série à termes réels positifs. Alors $(S_n)$ est croissante, et :

  • $\sum u_n$ converge si et seulement si $(S_n)$ est majorée ;
  • sinon $S_n\to+\infty$.

Pour une série convergente à termes positifs, on a de plus $S_n\le\sum_{k=0}^{+\infty}u_k$ pour tout $n$.

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Démonstration

Preuve

Pour tout $n$, $S_{n+1}-S_n=u_{n+1}\ge0$, donc $(S_n)$ est croissante. Par le théorème de la limite monotone, une suite croissante converge si et seulement si elle est majorée, et tend vers $+\infty$ sinon. Enfin, une suite croissante convergente est majorée par sa limite.

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Remarque

Une seule alternative

Pour une série à termes positifs, il n'y a que deux cas : convergence, ou divergence vers $+\infty$. On note parfois $\sum_{n=0}^{+\infty}u_n=+\infty$ dans le second cas. Le résultat reste valable si les termes sont positifs seulement à partir d'un certain rang, ou tous négatifs (on étudie alors $\sum(-u_n)$).

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Théorème

Comparaison par inégalité

Soient $(u_n)$ et $(v_n)$ deux suites réelles telles que $0\le u_n\le v_n$ à partir d'un rang $n_0$. Alors :

  • si $\sum v_n$ converge, $\sum u_n$ converge ;
  • si $\sum u_n$ diverge, $\sum v_n$ diverge.

Si l'inégalité a lieu pour tout $n\in\mathbb N$ et que les deux séries convergent, $\sum_{n=0}^{+\infty}u_n\le\sum_{n=0}^{+\infty}v_n$.

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Démonstration

Preuve

Supposons $\sum v_n$ convergente. Pour $n\ge n_0$, $$\sum_{k=n_0}^{n}u_k\le\sum_{k=n_0}^{n}v_k\le\sum_{k=n_0}^{+\infty}v_k,$$ la dernière inégalité venant de la positivité des $v_k$. Les sommes partielles de $\sum_{n\ge n_0}u_n$ sont donc majorées ; comme $u_k\ge0$ pour $k\ge n_0$, cette série converge, et $\sum u_n$ aussi (on n'a retiré qu'un nombre fini de termes). La seconde assertion est la contraposée de la première. L'inégalité entre sommes s'obtient par passage à la limite dans $S_n(u)\le S_n(v)$.

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Théorème

Comparaison par domination, négligeabilité, équivalence

Soient $(u_n)$ et $(v_n)$ réelles, avec $v_n\ge0$ à partir d'un certain rang.

  1. Si $u_n\ge0$ à partir d'un certain rang, $u_n=O(v_n)$ et $\sum v_n$ converge, alors $\sum u_n$ converge. C'est en particulier le cas si $u_n=o(v_n)$.
  2. Si $u_n\sim v_n$, alors $\sum u_n$ et $\sum v_n$ sont de même nature.
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Démonstration

Preuve

  1. Si $u_n=O(v_n)$, il existe $M>0$ et un rang $n_0$ tels que, pour $n\ge n_0$, $0\le u_n\le Mv_n$. La série $\sum Mv_n$ converge par linéarité, donc $\sum u_n$ converge par comparaison. Comme $u_n=o(v_n)$ entraîne $u_n=O(v_n)$, le cas $o$ est inclus.

  2. Si $u_n\sim v_n$, on écrit $u_n=v_n w_n$ avec $w_n\to1$. Il existe un rang $n_1$ à partir duquel $\frac12\le w_n\le\frac32$ et $v_n\ge0$, donc $$0\le\frac12v_n\le u_n\le\frac32v_n.$$ Si $\sum v_n$ converge, l'inégalité de droite donne la convergence de $\sum u_n$. Si $\sum u_n$ converge, celle de gauche donne $0\le v_n\le 2u_n$ et la convergence de $\sum v_n$. Les deux séries ont donc même nature.

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Attention

Hypothèse de signe

Le critère des équivalents exige que $v_n$ (donc $u_n$) soit de signe constant à partir d'un rang. Sans cette hypothèse il est faux : on verra que $\sum\frac{(-1)^n}{\sqrt n}$ converge alors que $\sum\left(\frac{(-1)^n}{\sqrt n}+\frac1n\right)$ diverge, bien que les deux termes généraux soient équivalents.

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Exemple

Utilisation des équivalents

On admet provisoirement que $\sum\frac1{n^2}$ converge et que $\sum\frac1n$ diverge (preuve dans la section suivante).

  • $u_n=\ln\left(1+\frac{1}{n^2}\right)\ge0$ et $u_n\sim\frac1{n^2}$ : $\sum u_n$ converge.
  • $u_n=1-\cos\frac1n\ge0$ et $u_n\sim\frac{1}{2n^2}$ : $\sum u_n$ converge.
  • $u_n=\frac{n+1}{n^3+2}>0$ et $u_n\sim\frac{n}{n^3}=\frac1{n^2}$ : $\sum u_n$ converge.
  • $u_n=\sin\frac1n>0$ pour $n\ge1$ et $u_n\sim\frac1n$ : $\sum u_n$ diverge.
  • $u_n=e^{-\sqrt n}>0$ : par croissances comparées, $n^2e^{-\sqrt n}=(\sqrt n)^4e^{-\sqrt n}\to0$, donc $u_n=o\left(\frac1{n^2}\right)$ et $\sum u_n$ converge.
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Méthode

Étudier la nature d'une série à termes positifs

  1. Vérifier que $u_n\to0$ ; sinon, divergence grossière et c'est terminé.
  2. Chercher un équivalent simple de $u_n$ (développements limités, termes prépondérants) et le comparer à une série de référence : géométrique ou de Riemann.
  3. Si aucun équivalent simple n'apparaît, comparer $u_n$ à $\frac1{n^\alpha}$ en étudiant la limite de $n^\alpha u_n$ :
    • si $n^\alpha u_n\to0$ pour un $\alpha>1$, alors $u_n=o\left(\frac1{n^\alpha}\right)$ et la série converge ;
    • si $nu_n\to+\infty$, alors $u_n\ge\frac1n$ à partir d'un rang et la série diverge.
  4. Si le terme général est de la forme $f(n)$ avec $f$ monotone, penser à la comparaison série-intégrale.
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3.Comparaison série-intégrale et séries de Riemann

Théorème

Comparaison série-intégrale

Soit $a\in\mathbb N$ et $f:[a,+\infty[\to\mathbb R$ continue par morceaux, positive et décroissante. Alors :

  1. pour tout entier $k\ge a+1$, $$\int_k^{k+1}f(t)\,\mathrm dt\le f(k)\le\int_{k-1}^{k}f(t)\,\mathrm dt\ ;$$
  2. la série $\sum_{n\ge a}f(n)$ converge si et seulement si la suite $\left(\int_a^n f(t)\,\mathrm dt\right)_{n\ge a}$ est majorée, c'est-à-dire si et seulement si $x\mapsto\int_a^x f(t)\,\mathrm dt$ admet une limite finie en $+\infty$.
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Démonstration

Preuve

  1. Pour $t\in[k-1,k]$, la décroissance donne $f(k)\le f(t)\le f(k-1)$. En intégrant sur $[k-1,k]$, de longueur $1$ : $$f(k)\le\int_{k-1}^{k}f(t)\,\mathrm dt\le f(k-1).\qquad(\ast)$$ L'inégalité de gauche est la majoration annoncée ; l'inégalité de droite écrite au rang $k+1$ donne $\int_k^{k+1}f\le f(k)$.

  2. Posons $F(x)=\int_a^xf(t)\,\mathrm dt$. Comme $f\ge0$, $F$ est croissante. En sommant $(\ast)$ pour $k$ de $a+1$ à $n$ et en utilisant la relation de Chasles : $$\sum_{k=a+1}^{n}f(k)\le F(n)\le\sum_{k=a}^{n-1}f(k).$$ Si $\sum f(n)$ converge, l'inégalité de droite montre que $(F(n))$ est majorée par $\sum_{k=a}^{+\infty}f(k)$. Si $(F(n))$ est majorée, l'inégalité de gauche montre que les sommes partielles de la série à termes positifs $\sum f(n)$ sont majorées, donc elle converge.

Enfin, $F$ étant croissante, pour $x\ge a$ on a $F(x)\le F(\lceil x\rceil)$ ; donc $F$ est majorée sur $[a,+\infty[$ si et seulement si $(F(n))$ l'est, et par le théorème de la limite monotone cela équivaut à l'existence d'une limite finie de $F$ en $+\infty$.

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Remarque

Intégrales généralisées

La limite $\lim_{x\to+\infty}\int_a^xf(t)\,\mathrm dt$ sera notée $\int_a^{+\infty}f(t)\,\mathrm dt$ en deuxième année (intégrales généralisées). En première année, on raisonne toujours sur des intégrales sur un segment, puis on passe à la limite.

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Théorème

Séries de Riemann

Soit $\alpha\in\mathbb R$. La série $\sum_{n\ge1}\frac{1}{n^\alpha}$ converge si et seulement si $\alpha>1$.

En particulier, la série harmonique $\sum_{n\ge1}\frac1n$ diverge.

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Démonstration

Preuve

Si $\alpha\le0$, alors $\frac1{n^\alpha}=n^{-\alpha}\ge1$ ne tend pas vers $0$ : divergence grossière.

Si $\alpha>0$, la fonction $f:t\mapsto t^{-\alpha}$ est continue, positive et décroissante sur $[1,+\infty[$. On applique la comparaison série-intégrale avec $a=1$.

  • Si $\alpha=1$ : $\int_1^n\frac{\mathrm dt}{t}=\ln n\to+\infty$, la suite n'est pas majorée, la série diverge.
  • Si $\alpha\neq1$ : $\int_1^n t^{-\alpha}\,\mathrm dt=\frac{n^{1-\alpha}-1}{1-\alpha}$.
    • Si $\alpha>1$, $n^{1-\alpha}\to0$ et l'intégrale tend vers $\frac{1}{\alpha-1}$ : elle est majorée, la série converge.
    • Si $0<\alpha<1$, $n^{1-\alpha}\to+\infty$ et l'intégrale tend vers $+\infty$ : la série diverge.
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Exemple

Équivalent de la somme partielle harmonique

Notons $H_n=\sum_{k=1}^{n}\frac1k$. Avec $f(t)=\frac1t$ :

  • en sommant $\frac1k\ge\int_k^{k+1}\frac{\mathrm dt}t$ pour $k$ de $1$ à $n$ : $H_n\ge\ln(n+1)$ ;
  • en sommant $\frac1k\le\int_{k-1}^{k}\frac{\mathrm dt}t$ pour $k$ de $2$ à $n$ : $H_n-1\le\ln n$.

Ainsi $\ln(n+1)\le H_n\le1+\ln n$. En divisant par $\ln n$ (pour $n\ge2$) et comme $\frac{\ln(n+1)}{\ln n}=1+\frac{\ln(1+1/n)}{\ln n}\to1$, le théorème d'encadrement donne $$H_n\sim\ln n.$$

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Propriété

Constante d'Euler

La suite $u_n=H_n-\ln n$ converge. Sa limite, notée $\gamma$, est la constante d'Euler ($\gamma\approx0{,}5772$). Autrement dit, $$H_n=\ln n+\gamma+o(1).$$

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Démonstration

Preuve

Pour $n\ge1$ : $$u_{n+1}-u_n=\frac1{n+1}-\ln(n+1)+\ln n=\frac1{n+1}-\int_n^{n+1}\frac{\mathrm dt}{t}\le0,$$ car $\frac1t\ge\frac1{n+1}$ sur $[n,n+1]$. Donc $(u_n)$ est décroissante. De plus, par l'exemple précédent, $u_n\ge\ln(n+1)-\ln n>0$. Suite décroissante minorée : elle converge, vers une limite $\gamma\ge0$.

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Exemple

Équivalent du reste d'une série de Riemann convergente

Soit $\alpha>1$ et $R_n=\sum_{k=n+1}^{+\infty}\frac1{k^\alpha}$. Pour $N>n\ge1$, en sommant les inégalités de la comparaison série-intégrale pour $k$ de $n+1$ à $N$ : $$\int_{n+1}^{N+1}\frac{\mathrm dt}{t^\alpha}\le\sum_{k=n+1}^{N}\frac1{k^\alpha}\le\int_n^N\frac{\mathrm dt}{t^\alpha}.$$ Or $\int_p^{q}t^{-\alpha}\,\mathrm dt=\frac{p^{1-\alpha}-q^{1-\alpha}}{\alpha-1}$. En faisant tendre $N$ vers $+\infty$ : $$\frac{(n+1)^{1-\alpha}}{\alpha-1}\le R_n\le\frac{n^{1-\alpha}}{\alpha-1}.$$ Comme $(n+1)^{1-\alpha}\sim n^{1-\alpha}$, on obtient $$R_n\sim\frac{1}{(\alpha-1)\,n^{\alpha-1}}.$$ Par exemple, $\sum_{k=n+1}^{+\infty}\frac1{k^2}\sim\frac1n$.

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Exemple

Une série hors de portée des équivalents

Étudions $\sum_{n\ge2}\frac{1}{n\ln n}$. On a $n\cdot\frac1{n\ln n}=\frac1{\ln n}\to0$ : le terme est négligeable devant $\frac1n$ mais pas devant $\frac1{n^\alpha}$ pour $\alpha>1$, la comparaison aux séries de Riemann ne conclut pas.

La fonction $f:t\mapsto\frac1{t\ln t}$ est continue, positive et décroissante sur $[2,+\infty[$ (produit au dénominateur de deux fonctions positives croissantes). Une primitive est $t\mapsto\ln(\ln t)$, donc $$\int_2^n\frac{\mathrm dt}{t\ln t}=\ln(\ln n)-\ln(\ln 2)\xrightarrow[n\to+\infty]{}+\infty.$$ La série diverge.

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Remarque

Séries de Bertrand (hors programme)

Le même calcul montre plus généralement que $\sum_{n\ge2}\frac{1}{n^\alpha(\ln n)^\beta}$ converge si et seulement si $\alpha>1$, ou $\alpha=1$ et $\beta>1$. Ce résultat est hors programme : il ne se cite pas, il se redémontre à chaque fois (comparaison série-intégrale pour $\alpha=1$, comparaison à une série de Riemann pour $\alpha\neq1$).

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Remarque

Une conséquence utile

Sous les hypothèses du théorème, la série de terme général $w_n=\int_{n-1}^{n}f(t)\,\mathrm dt-f(n)$ (pour $n\ge a+1$) converge toujours. En effet $w_n\ge0$ et, par $(\ast)$, $w_n\le f(n-1)-f(n)$, d'où $\sum_{k=a+1}^{n}w_k\le f(a)-f(n)\le f(a)$. C'est ce mécanisme qui produit la constante d'Euler.

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Méthode

Utiliser la comparaison série-intégrale

Pour étudier $\sum f(n)$ ou estimer ses sommes partielles ou ses restes :

  1. Vérifier que $f$ est continue par morceaux, positive et monotone sur un intervalle $[a,+\infty[$ (souvent par étude de signe de la dérivée).
  2. Faire un dessin : rectangles de largeur $1$ sous et au-dessus de la courbe, pour écrire sans erreur $\int_k^{k+1}f\le f(k)\le\int_{k-1}^kf$ (cas décroissant).
  3. Sommer ces inégalités sur la bonne plage d'indices et appliquer Chasles.
  4. Calculer les intégrales avec une primitive, puis conclure : nature (majoration), encadrement, ou équivalent (encadrement par deux quantités équivalentes).

Si $f$ est croissante, les inégalités s'inversent : $\int_{k-1}^kf\le f(k)\le\int_k^{k+1}f$.

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4.Convergence absolue

Définition

Série absolument convergente

Une série $\sum u_n$ à termes réels ou complexes est dite absolument convergente si la série à termes positifs $\sum|u_n|$ converge.

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Théorème

La convergence absolue entraîne la convergence

Si $\sum u_n$ est absolument convergente, alors elle converge et $$\left|\sum_{n=0}^{+\infty}u_n\right|\le\sum_{n=0}^{+\infty}|u_n|.$$

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Démonstration

Preuve

Cas réel. On pose $u_n^+=\max(u_n,0)$ et $u_n^-=\max(-u_n,0)$. On a $u_n=u_n^+-u_n^-$ et $0\le u_n^{\pm}\le|u_n|$. Par comparaison de séries à termes positifs, $\sum u_n^+$ et $\sum u_n^-$ convergent, donc $\sum u_n$ converge par linéarité.

Cas complexe. On a $|\mathrm{Re}(u_n)|\le|u_n|$ et $|\mathrm{Im}(u_n)|\le|u_n|$. Les séries réelles $\sum\mathrm{Re}(u_n)$ et $\sum\mathrm{Im}(u_n)$ sont donc absolument convergentes, donc convergentes par le cas réel ; ainsi $\sum u_n$ converge.

Inégalité. Pour tout $n$, l'inégalité triangulaire donne $\left|\sum_{k=0}^nu_k\right|\le\sum_{k=0}^{n}|u_k|$. On passe à la limite, le module étant continu.

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Propriété

Domination par une série positive convergente

Soient $(u_n)$ complexe et $(v_n)$ réelle positive à partir d'un rang. Si $u_n=O(v_n)$ (en particulier si $u_n=o(v_n)$) et si $\sum v_n$ converge, alors $\sum u_n$ est absolument convergente, donc convergente.

En effet, $|u_n|=O(v_n)$ et on applique la comparaison des séries à termes positifs à $\sum|u_n|$.

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Exemple

Exemples de convergence absolue

  • $\sum_{n\ge1}\frac{\sin n}{n^2}$ : $\left|\frac{\sin n}{n^2}\right|\le\frac1{n^2}$, la série est absolument convergente.
  • $\sum\frac{e^{in\theta}}{2^n}$ pour $\theta\in\mathbb R$ : $\left|\frac{e^{in\theta}}{2^n}\right|=\frac1{2^n}$, absolument convergente ; c'est d'ailleurs une série géométrique de raison $\frac{e^{i\theta}}2$, de somme $\frac{2}{2-e^{i\theta}}$.
  • $\sum(-1)^n\frac{n^3}{2^n}$ : $n^2\cdot\frac{n^3}{2^n}\to0$ par croissances comparées, donc $\left|(-1)^n\frac{n^3}{2^n}\right|=o\left(\frac1{n^2}\right)$ : absolument convergente.
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Exemple

Une série convergente non absolument convergente

Soit $S_n=\sum_{k=1}^{n}\frac{(-1)^{k+1}}{k}$. Montrons que $(S_{2n})$ et $(S_{2n+1})$ sont adjacentes.

  • $S_{2n+2}-S_{2n}=\frac1{2n+1}-\frac1{2n+2}>0$ : $(S_{2n})$ croît.
  • $S_{2n+3}-S_{2n+1}=-\frac1{2n+2}+\frac1{2n+3}<0$ : $(S_{2n+1})$ décroît.
  • $S_{2n+1}-S_{2n}=\frac1{2n+1}\to0$.

Les deux suites convergent vers une même limite $\ell$, donc $(S_n)$ converge vers $\ell$ : la série $\sum\frac{(-1)^{n+1}}{n}$ converge. Pourtant $\sum\left|\frac{(-1)^{n+1}}{n}\right|=\sum\frac1n$ diverge : la série n'est pas absolument convergente. On dit qu'elle est semi-convergente. On peut montrer que $\ell=\ln2$.

Le même raisonnement montre que $\sum_{n\ge1}\frac{(-1)^n}{\sqrt n}$ converge. Alors $\sum\left(\frac{(-1)^n}{\sqrt n}+\frac1n\right)$ diverge (somme d'une série convergente et d'une série divergente), alors que $\frac{(-1)^n}{\sqrt n}+\frac1n\sim\frac{(-1)^n}{\sqrt n}$ : c'est le contre-exemple annoncé sur les équivalents de signe non constant.

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Remarque

Pour aller plus loin (deuxième année)

Le raisonnement par suites adjacentes ci-dessus se généralise en critère spécial des séries alternées : si $(a_n)$ est positive, décroissante et de limite nulle, $\sum(-1)^na_n$ converge. Ce critère, ainsi que la règle de d'Alembert, relève du programme de deuxième année ; en première année, on refait l'argument des suites adjacentes.

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Méthode

Étudier une série de signe quelconque ou complexe

  1. Vérifier que $u_n\to0$ ; sinon, divergence grossière.
  2. Étudier $\sum|u_n|$ avec les outils des séries positives. Si elle converge, $\sum u_n$ converge.
  3. Si $\sum|u_n|$ diverge, on ne peut rien conclure directement. On essaie alors :
    • un développement asymptotique $u_n=v_n+w_n$ où $\sum v_n$ est de nature connue (série alternée de référence, télescopique) et $w_n$ est de signe constant ou absolument sommable ;
    • une étude directe des sommes partielles (suites extraites $S_{2n}$ et $S_{2n+1}$, télescopage).
  4. Ne jamais appliquer le critère des équivalents à des termes de signe non constant.
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5.Développement décimal d'un réel

Définition

Approximations décimales

Soit $x\in\mathbb R$ et $n\in\mathbb N$. Le décimal $x_n=\frac{\lfloor10^nx\rfloor}{10^n}$ est l'approximation décimale par défaut de $x$ à $10^{-n}$ près. Il vérifie $$x_n\le x<x_n+10^{-n},$$ obtenu en divisant par $10^n$ l'encadrement $\lfloor10^nx\rfloor\le10^nx<\lfloor10^nx\rfloor+1$. En particulier $x_n\to x$ : tout réel est limite d'une suite de décimaux.

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Théorème

Développement décimal propre

Soit $x\in[0,1[$. Il existe une unique suite $(d_n)_{n\ge1}$ d'entiers de $\{0,1,\dots,9\}$, non stationnaire à $9$ (c'est-à-dire telle qu'il n'existe pas de rang à partir duquel tous les $d_n$ valent $9$), vérifiant $$x=\sum_{n=1}^{+\infty}\frac{d_n}{10^n}.$$ On note $x=0{,}d_1d_2d_3\ldots$ ; c'est le développement décimal propre de $x$. Elle est donnée par $d_n=\lfloor10^nx\rfloor-10\lfloor10^{n-1}x\rfloor$.

Pour un réel quelconque, on applique ce résultat à $x-\lfloor x\rfloor\in[0,1[$.

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Démonstration

Preuve

Existence. On pose $d_n=\lfloor10^nx\rfloor-10\lfloor10^{n-1}x\rfloor$ pour $n\ge1$, entier. Avec $a=10^{n-1}x$ et $m=\lfloor a\rfloor$, on a $m\le a<m+1$, donc $10m\le10a<10m+10$, et comme $10m$ est entier, $10m\le\lfloor10a\rfloor\le10m+9$. Ainsi $d_n=\lfloor 10a\rfloor-10m\in\{0,\dots,9\}$.

Par définition, $\frac{d_n}{10^n}=x_n-x_{n-1}$. Comme $x\in[0,1[$, $x_0=\lfloor x\rfloor=0$, et par télescopage $$\sum_{k=1}^{n}\frac{d_k}{10^k}=x_n-x_0=x_n\xrightarrow[n\to+\infty]{}x.$$ La série converge et a pour somme $x$.

Supposons que $d_k=9$ pour tout $k>N$. Alors $$x=x_N+\sum_{k=N+1}^{+\infty}\frac{9}{10^k}=x_N+9\cdot\frac{10^{-(N+1)}}{1-\frac1{10}}=x_N+10^{-N},$$ ce qui contredit $x<x_N+10^{-N}$. La suite n'est donc pas stationnaire à $9$.

Unicité. Soit $(c_k)$ une suite de $\{0,\dots,9\}$, non stationnaire à $9$, telle que $x=\sum_{k\ge1}\frac{c_k}{10^k}$. Pour $n\ge0$ : $$0\le\sum_{k=n+1}^{+\infty}\frac{c_k}{10^k}<\sum_{k=n+1}^{+\infty}\frac{9}{10^k}=10^{-n},$$ l'inégalité stricte venant de ce qu'il existe $k>n$ avec $c_k\le8$. En multipliant par $10^n$ : $$10^nx=\underbrace{\sum_{k=1}^{n}c_k10^{n-k}}_{\in\mathbb N}+\theta_n,\qquad\theta_n\in[0,1[.$$ Donc $\lfloor10^nx\rfloor=\sum_{k=1}^{n}c_k10^{n-k}$, puis $\lfloor10^nx\rfloor-10\lfloor10^{n-1}x\rfloor=c_n$. Ainsi $c_n=d_n$ pour tout $n\ge1$.

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Exemple

Développement impropre et développement périodique

  • La suite constante égale à $9$ donne $\sum_{n=1}^{+\infty}\frac{9}{10^n}=9\cdot\frac{1/10}{1-1/10}=1$ : l'écriture $0{,}999\ldots$ est un développement impropre du nombre $1$. C'est pour écarter ce phénomène qu'on impose la condition « non stationnaire à $9$ ». Seuls les décimaux possèdent deux développements.
  • Le développement $0{,}142857\,142857\ldots$ (bloc de $6$ chiffres répété) vaut $$\sum_{k=1}^{+\infty}\frac{142857}{10^{6k}}=142857\cdot\frac{10^{-6}}{1-10^{-6}}=\frac{142857}{999999}=\frac17,$$ car $7\times142857=999999$.
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Remarque

Rationnels et développement périodique

Un réel est rationnel si et seulement si son développement décimal propre est périodique à partir d'un certain rang. Le sens « périodique $\Rightarrow$ rationnel » se démontre comme dans l'exemple, par une série géométrique. Le sens réciproque repose sur le fait que, dans la division de $p$ par $q$, les restes successifs prennent au plus $q$ valeurs, donc se répètent.

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Méthode

Convertir un développement périodique en fraction

Pour écrire $x=0{,}a_1\ldots a_r\,\overline{b_1\ldots b_p}$ sous forme de fraction :

  1. Isoler la partie non périodique : $x=\frac{A}{10^r}+\frac{1}{10^r}\,0{,}\overline{b_1\ldots b_p}$, avec $A=a_1\ldots a_r$ lu comme entier.
  2. Écrire $0{,}\overline{b_1\ldots b_p}=\sum_{k\ge1}\frac{B}{10^{pk}}=\frac{B}{10^p-1}$, avec $B=b_1\ldots b_p$ lu comme entier (série géométrique de raison $10^{-p}$).
  3. Réduire au même dénominateur et simplifier.

Exemple : $0{,}1\overline{6}=\frac1{10}+\frac1{10}\cdot\frac69=\frac{1}{10}+\frac{1}{15}=\frac{3+2}{30}=\frac16$.

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