Rappels sur la dérivation
Le nombre dérivé est le coefficient directeur de la tangente à la courbe au point d'abscisse . On a . L'équation de la tangente en est .
Dérivée des fonctions usuelles
On retient , , et . Ces briques se combinent avec les opérations sur les dérivées.
Dérivée de et de
Ce sont les composées clés du programme : et (avec ). Exemple : si , alors . Si , alors .
Sens de variation
Le signe de donne les variations : si sur un intervalle , est strictement croissante sur ; si , est strictement décroissante. On dresse un tableau de signes de pour conclure.
Recherche d'extremums
Un extremum local est atteint là où s'annule en changeant de signe. Si passe de à , c'est un maximum ; de à , c'est un minimum. Attention : sans changement de signe ne donne pas d'extremum (ex. en ).
Convexité et concavité
Une fonction est convexe sur si sa courbe est au-dessus de chacune de ses tangentes (« creux vers le haut », forme de cuvette). Elle est concave si la courbe est en dessous de ses tangentes (« bombée »). Sur une fonction convexe, toute corde est au-dessus de la courbe.
Dérivée seconde
La dérivée seconde mesure la variation de la pente. Critère : sur convexe sur ; concave. Étudier la convexité revient donc à étudier le signe de .
Point d'inflexion
Un point d'inflexion est un point où la courbe traverse sa tangente : la convexité y change. Il correspond à une abscisse où s'annule en changeant de signe. Exemple : pour , s'annule en en changeant de signe : est un point d'inflexion.
Lecture sur un modèle économique
Si est un coût de production, est le coût marginal (coût d'une unité supplémentaire). Quand est convexe, le coût marginal augmente : les rendements sont décroissants. Le point d'inflexion de marque le seuil où la productivité commence à baisser.
Lecture sur un modèle biologique
Pour une population modélisée par une courbe logistique, la vitesse de croissance est maximale au point d'inflexion : avant, la croissance s'accélère (convexe) ; après, elle ralentit (concave) en approchant la capacité maximale.
Optimisation d'une grandeur
Optimiser, c'est chercher le maximum ou le minimum d'une fonction sur un intervalle. On modélise la grandeur par une fonction, on calcule , on étudie son signe, puis on lit l'extremum dans le tableau de variations. Exemple : maximiser une aire, minimiser un coût, maximiser un bénéfice .