Photosynthesis is the process by which plants, algae, and some bacteria convert light energy into chemical energy stored as glucose. Investigating photosynthesis helps us understand how organisms produce oxygen and food, supporting nearly all life on Earth.
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Published: 18.06.2024. Last updated: 01.01.1970.
Considère deux officiers de police. L'un des agents est garé avec un pistolet radar à côté de la borne kilométrique 8, tandis que l'autre est garé avec un pistolet radar à la borne kilométrique 17. Une voiture dépasse le premier agent à 13 heures. Le pistolet radar indique que le véhicule roule à 65 mph. Neuf miles plus loin, la voiture dépasse le deuxième agent à 13 h 06 à 67 mph. La limite de vitesse est de 70 mph. Les agents devraient-ils donner une contravention pour excès de vitesse au véhicule ?
Pourquoi les agents dresseraient-ils une contravention pour excès de vitesse si la voiture a été contrôlée à une vitesse inférieure à la limite de vitesse aux deux bornes kilométriques ? Concentrons-nous sur la question la plus importante : Comment la voiture a-t-elle parcouru 9 miles en 6 minutes ? Cela signifierait que la voiture roule à une vitesse moyenne de 90 mph, ce qui est certainement supérieur à la limite de vitesse. Le théorèmede la valeur moyenne est un théorème de calcul qui garantit que la voiture ne peut pas avoir une vitesse moyenne de 90 mph sans rouler exactement à 90 mph au moins une fois entre les deux officiers de police.
Le théorème de la valeur moyenne met en évidence un lien entre les droites tangente et sécante. Bien que le résultat puisse sembler quelque peu évident, le théorème est utilisé pour prouver de nombreux autres théorèmes en calcul.
Le théorème de la valeur moyenne stipule que si une fonction f est :
continue sur l'intervalle fermé[a, b]
différentiable sur l'intervalle ouvert(a, b)
alors il existe un nombre c tel que a < c < b et
En d'autres termes, le théorème stipule que pour au moins un point de la courbe entre les extrémités a et b, la pente de la ligne tangente (taux de variation instantané) sera égale à la pente de la ligne sécante (taux de variation moyen) passant par les points (a, f(a )) et (b, f(b)).
La pente de la ligne tangente entre deux points doit être égale à la pente de la ligne sécante entre ces deux points au moins une fois selon le théorème de la valeur moyenne - StudySmarter Original.
Dans une application réelle, le théorème de la valeur moyenne dit que si tu conduis 40 miles en une heure, alors à un moment donné de cette heure, ta vitesse sera exactement de 40 miles par heure.
Soit A le point (a, f(a) ) et B le point (b, f(b)).
Remarque que le côté droit du théorème de la valeur moyenne est la pente de la ligne sécante passant par les points A et B. En utilisant le point A pour former l'équation de la ligne sécante, on obtient
Soit F(x) la distance verticale entre un point (x, f(x)) sur le graphique de f et le point correspondant sur la droite sécante passant par A et B. Alors, F est positive lorsque le graphique de f est au-dessus de la droite sécante et négative dans le cas contraire. En termes mathématiques,
Nous voulons montrer que F satisfait aux conditions du théorème de Rolle. Pour plus d'informations sur ce théorème, tu peux consulter notre article sur le théorème de Rolle.
Les conditions du théorème de Rolle étant remplies, nous savons qu 'il doit exister un certain c dans l'intervalle (a, b) tel que .
Lorsque nous différencions F(x), nous trouvons
En utilisant notre conclusion du théorème de Rolle, nous savons qu'il existe un certain c dans l'intervalle (a, b) tel que ,
Il existe donc un certain c dans l'intervalle(a, b) tel que
Examinons une application réelle du théorème de la valeur moyenne.
Une balle est lâchée d'une hauteur de 100 pieds. Sa position en quelques secondes après avoir été lâchée est modélisée par la fonction .
Avant d'utiliser le théorème de la valeur moyenne, nous devons nous assurer que notre fonction répond aux exigences du théorème.
Puisque est un polynôme, nous savons qu'il est continu et différentiable sur tout l'intervalle !
La balle est lâchée d'une hauteur de 100 pieds. Le sol est à 0 pied. Donc, pour trouver le moment où la balle touche le sol, nous pouvons définir et résoudre !
Comme notre temps en secondes ne peut pas être négatif, la balle doit toucher le sol à soit 2,5 secondes.
Nous utiliserons le moment où la balle est lâchée, et le temps pendant lequel le ballon touche le sol (qui est le temps total pendant lequel la balle est en chute libre) pour trouver la vitesse moyenne de la balle au cours de sa chute. En faisant la moyenne des deux valeurs...
Par conséquent, la vitesse moyenne de la balle est de (vers le bas) pendant le temps où elle est en l'air. Le signe de la vitesse est ici négatif car la balle se déplace dans la direction négative (dans ce cas, vers le bas).
Le théorème de la valeur moyenne stipule qu'il y a au moins un point sur les secondes où la balle a une vitesse instantanée de (vers le bas).
Nous commencerons par prendre la dérivée de la fonction de position s(t).
Ainsi, la balle atteint une vitesse de -40 pieds par seconde au temps ou 1,25 seconde.
Suppose qu'une fonction f(x) est continue et différentiable sur l'intervalle [5, 15]. Étant donné f(5) = 4 et f'(x)10. Trouve la plus grande valeur possible que f(15) peut prendre.
Le problème précise que f(x) est effectivement continue et différentiable. Nous pouvons donc appliquer le théorème de la valeur moyenne.
Nous cherchons la valeur de f(15), ou f(b). Réarrange donc l'équation pour trouver la valeur de f(b).
Si f'(x) a une valeur maximale de 10, alors f'(c) a aussi une valeur maximale de 10. Nous pouvons donc remplacer 10 par f'(c) dans le théorème de la valeur moyenne.
La valeur maximale de f(15) est donc 104.
Le théorème de la valeur moyenne peut également être appliqué spécifiquement aux intégrales. Tu trouveras des détails à ce sujet dans notre article Le théorème de la valeur moyenne pour les intégrales.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models' (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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