1. Propriétés de la somation

Quelques rappels sur les séries
Quand un algorithme contient une instruction de répétition, son temps d’exécution peut être
exprimé comme une somme du temps pris par les instructions exécutées par cette boucle. Ce qui
suit est un bref rappel de quelque formules de somation utilisées fréquemment dans l’analyse des
algorithmes.
1. Propriétés de la somation
Étant donnée une suite de nombres a1, a2, . . . an, l’expression a1 + a2 + . . . +an est écrite comme
n
suit:
a
i 1
i
Si n = 0, cette somme est par définition nulle.
n
Si n tends vers l’infini, la somme a1 + a2 + … peut être écrite comme : lim n  ai   ai
i 1
i 1
Si la limite n’existe pas, la somme est dite divergente sinon elle est dite convergente.
Quelque soit le nombre réel c et la suite finie de nombres a1, a2, . . . , an et b1, b2, . . . , bn, nous
avons la relation suivante :
n
1.
 ca
i 1
n
2.
a
i 1
n
i
i
 c  ai
i 1
n
n
i 1
i 1
 bi   ai   bi
Quand n tend vers l’infini, si la somme correspondante est convergente, la deux relations cidessus sont aussi vraies.
n
n
k 1
k 1
3.  ( f (k ))   ( f (k )) (elle est aussi vraie pour les vraies formation de notation)
Remarquer que dans cette équation, la notation  du membre gauche s’applique sur la variable k,
alors que, dans le membre droit, elle s’applique sur n.
2. Quelques sommes particulières
1. séries arithmétique
si ai = ai-1 + r pour une constante quelconque r alors
n
a
i 1
=
i
na1 
n(n  1)r
2
En particulier, si r =1, et a1 = 1 on obtient la formule suivante :
n
 i  1  2  3  ...  n 
i 1
n(n  1)
2
2. Série Géométriques
si ai = ai-1  r alors
 1  r n1 
a
=
a

i
1
 1  r 
i 1


n
en particulier si r = 2 et a1 = 1, on obtient
n
a
i 1
3.
i
 1  2  2 2  2 3  ...  2 n  2 n 1  1
Séries harmoniques
Pour les entiers positifs n, la série harmonique est définie comme suit :
n
1
ki 1 k
H ( n)  
H (n)  O(log n)
4. Rappels de quelques opérations sur la fonction log et la fonction puissance
log a b 
log b
log a
log 1  0; log e  1; le nombre e = 2.71.
Par abus de notation, on écrira souvent log b pour signifier en fait log 2 b
log b a  a log b
log a  b  log a  log b
log
1
  log a
a
a x  a  a  ...  a (la multiplication est effectuée x fois)
a0  1
a x y  a x  a y
a xy  (a x ) y
a x 
1
ax
a log x  x log a