Le gradient, la divergence et le rotationnel sont partout en prépa : en cours de maths pour le calcul différentiel, en cours de physique pour l’électromagnétisme et la mécanique des fluides. Mais entre les formules cartésiennes, les coordonnées polaires, cylindriques et sphériques, et les identités du type rot(grad) = 0, il est facile de se perdre. Voici 20 exercices corrigés d’analyse vectorielle, classés par difficulté croissante, du calcul direct au problème type concours. Chaque correction est rédigée pas à pas, comme sur une copie de colle. À la fin, un PDF regroupe des exercices bonus pour t’entraîner davantage.
I. Rappel de cours express
Avant de te lancer, garde en tête le rôle de chaque opérateur : il transforme un objet (scalaire ou vectoriel) en un autre. C’est la première question à te poser devant un exercice — « qu’est-ce que j’ai en entrée, qu’est-ce que je dois obtenir en sortie ? ». Pour les définitions détaillées, va voir le cours sur le gradient et celui sur le rotationnel et la divergence.
| Opérateur | Entrée | Sortie | Formule cartésienne |
|---|---|---|---|
| Gradient | champ scalaire \(f\) | champ de vecteurs | \(\nabla f = \left(\displaystyle\frac{\partial f}{\partial x},\, \displaystyle\frac{\partial f}{\partial y},\, \displaystyle\frac{\partial f}{\partial z}\right)\) |
| Divergence | champ vectoriel \(\vec F=(P,Q,R)\) | champ scalaire | \(\mathrm{div}\,\vec F = \displaystyle\frac{\partial P}{\partial x}+\displaystyle\frac{\partial Q}{\partial y}+\displaystyle\frac{\partial R}{\partial z}\) |
| Rotationnel | champ vectoriel \(\vec F\) | champ de vecteurs | \(\overrightarrow{\mathrm{rot}}\,\vec F = \left(\displaystyle\frac{\partial R}{\partial y}-\displaystyle\frac{\partial Q}{\partial z},\ \displaystyle\frac{\partial P}{\partial z}-\displaystyle\frac{\partial R}{\partial x},\ \displaystyle\frac{\partial Q}{\partial x}-\displaystyle\frac{\partial P}{\partial y}\right)\) |
| Laplacien | champ scalaire \(f\) | champ scalaire | \(\Delta f = \displaystyle\frac{\partial^2 f}{\partial x^2}+\displaystyle\frac{\partial^2 f}{\partial y^2}+\displaystyle\frac{\partial^2 f}{\partial z^2}\) |
Les trois identités à connaître par cœur :
- \(\Delta f = \mathrm{div}(\nabla f)\) — le laplacien est la divergence du gradient ;
- \(\overrightarrow{\mathrm{rot}}(\nabla f) = \vec 0\) — un gradient est toujours irrotationnel ;
- \(\mathrm{div}\big(\overrightarrow{\mathrm{rot}}\,\vec F\big) = 0\) — un rotationnel est toujours de divergence nulle.
En coordonnées polaires, retiens l’expression du gradient (elle tombe presque à chaque colle) : le facteur \(\displaystyle\frac{1}{r}\) devant la composante orthoradiale est le piège classique. Pour la démonstration complète, va voir la page coordonnées polaires.
\(\nabla f = \displaystyle\frac{\partial f}{\partial r}\,\vec e_r + \displaystyle\frac{1}{r}\displaystyle\frac{\partial f}{\partial \theta}\,\vec e_\theta\)15 exercices bonus d’analyse vectorielle, tous corrigés
Gradient, divergence, rotationnel, laplacien et coordonnées curvilignes — avec des applications tirées d’annales de concours.
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II. Exercices d’application directe ★
On commence par la mécanique de base : calculer un gradient, une divergence, un rotationnel. Ces automatismes doivent être parfaitement fluides avant d’attaquer les coordonnées curvilignes.
Exercice 1 — Gradient d’une fonction de deux variables ★
Soit \(f(x,y) = x^2 y + 3xy^2\). Calculer \(\nabla f(x,y)\).
Voir la correction de l’exercice 1
On dérive \(f\) par rapport à chaque variable, l’autre étant traitée comme une constante.
\(\displaystyle\frac{\partial f}{\partial x} = 2xy + 3y^2 \qquad\text{et}\qquad \displaystyle\frac{\partial f}{\partial y} = x^2 + 6xy\)D’où le vecteur gradient :
\(\nabla f(x,y) = \big(\,2xy + 3y^2,\ \ x^2 + 6xy\,\big)\)Exercice 2 — Gradient en un point ★
Soit \(f(x,y,z) = x^2 + y^2 + z^2\). Calculer \(\nabla f\), puis sa valeur au point \(A(1,2,-1)\).
Voir la correction de l’exercice 2
Les trois dérivées partielles sont immédiates :
\(\nabla f(x,y,z) = (2x,\ 2y,\ 2z) = 2\,(x,y,z)\)Au point \(A(1,2,-1)\) :
\(\nabla f(A) = (2,\ 4,\ -2)\)Interprétation : \(f\) est le carré de la distance à l’origine ; son gradient pointe radialement vers l’extérieur, ce qui est cohérent avec \(\nabla f = 2\,\overrightarrow{OM}\).
Exercice 3 — Divergence d’un champ ★
Calculer la divergence du champ \(\vec F(x,y,z) = (x^2 y,\ yz,\ x z^2)\).
Voir la correction de l’exercice 3
On somme les dérivées partielles de chaque composante par rapport à sa propre variable :
\(\displaystyle\frac{\partial}{\partial x}(x^2 y) = 2xy,\quad \displaystyle\frac{\partial}{\partial y}(yz) = z,\quad \displaystyle\frac{\partial}{\partial z}(x z^2) = 2xz\)Donc :
\(\mathrm{div}\,\vec F = 2xy + z + 2xz\)Le résultat est bien un champ scalaire.
Exercice 4 — Rotationnel d’un champ ★
Calculer \(\overrightarrow{\mathrm{rot}}\,\vec F\) pour \(\vec F(x,y,z) = (yz,\ xz,\ xy)\). Que remarque-t-on ?
Voir la correction de l’exercice 4
Avec \(P = yz\), \(Q = xz\), \(R = xy\), on applique la formule composante par composante.
\(\displaystyle\frac{\partial R}{\partial y}-\displaystyle\frac{\partial Q}{\partial z} = x- x = 0\) \(\displaystyle\frac{\partial P}{\partial z}-\displaystyle\frac{\partial R}{\partial x} = y- y = 0\) \(\displaystyle\frac{\partial Q}{\partial x}-\displaystyle\frac{\partial P}{\partial y} = z- z = 0\)Donc \(\overrightarrow{\mathrm{rot}}\,\vec F = \vec 0\). Ce n’est pas un hasard : \(\vec F = \nabla(xyz)\), et un gradient est toujours irrotationnel (voir exercice 16).
Exercice 5 — Champ radial ★
Soit le champ position \(\vec F(x,y,z) = (x,\ y,\ z)\). Calculer sa divergence et son rotationnel.
Voir la correction de l’exercice 5
Divergence : \(\mathrm{div}\,\vec F = 1 + 1 + 1 = 3\).
Rotationnel : chaque composante fait intervenir la dérivée croisée d’une variable par rapport à une autre, qui est nulle. Par exemple \(\displaystyle\frac{\partial z}{\partial y}-\displaystyle\frac{\partial y}{\partial z}=0\). Donc \(\overrightarrow{\mathrm{rot}}\,\vec F = \vec 0\).
Bilan : le champ position est en expansion uniforme (divergence constante) et sans tourbillon.
Exercice 6 — Gradient de la norme ★
On pose \(r = \sqrt{x^2 + y^2 + z^2}\) (la distance à l’origine, avec \((x,y,z)\neq(0,0,0)\)). Montrer que \(\nabla r = \vec e_r\), le vecteur unitaire radial.
Voir la correction de l’exercice 6
On dérive \(r = (x^2+y^2+z^2)^{1/2}\) par rapport à \(x\) :
\(\displaystyle\frac{\partial r}{\partial x} = \displaystyle\frac{2x}{2\sqrt{x^2+y^2+z^2}} = \displaystyle\frac{x}{r}\)Par symétrie, \(\displaystyle\frac{\partial r}{\partial y}=\displaystyle\frac{y}{r}\) et \(\displaystyle\frac{\partial r}{\partial z}=\displaystyle\frac{z}{r}\). Donc :
\(\nabla r = \displaystyle\frac{1}{r}\,(x,y,z) = \displaystyle\frac{\overrightarrow{OM}}{\|\overrightarrow{OM}\|} = \vec e_r\)Le gradient de la distance est un vecteur unitaire pointant vers l’extérieur : la distance augmente le plus vite dans la direction radiale. C’est cohérent avec le fait que \(\|\nabla r\| = 1\).
Exercice 7 — Laplacien et fonction harmonique ★
Calculer le laplacien de \(f(x,y) = x^2- y^2\). La fonction est-elle harmonique ?
Voir la correction de l’exercice 7
Donc \(\Delta f = 2 + (-2) = 0\). La fonction est harmonique sur \(\mathbb{R}^2\) : elle vérifie l’équation de Laplace \(\Delta f = 0\). Pour approfondir, voir la page laplacien.
III. Exercices type colle ★★
On passe maintenant aux systèmes de coordonnées et aux raisonnements géométriques. C’est le niveau attendu en colle : il faut non seulement calculer, mais aussi justifier chaque conversion et repérer les pièges.
Exercice 8 — Conversion en coordonnées polaires ★★
Convertir le point de coordonnées cartésiennes \(M(-1,\ \sqrt{3})\) en coordonnées polaires \((r,\theta)\) avec \(r\) > \(0\) et \(\theta \in \left]-\pi,\pi\right]\).
Voir la correction de l’exercice 8
Rayon : \(r = \sqrt{(-1)^2 + (\sqrt 3)^2} = \sqrt{1+3} = 2\).
Angle : on ne se contente pas de \(\arctan(y/x)\), on regarde le quadrant. Ici \(x\) < \(0\) et \(y\) > \(0\), le point est dans le deuxième quadrant. On résout :
\(\cos\theta = \displaystyle\frac{-1}{2},\qquad \sin\theta = \displaystyle\frac{\sqrt 3}{2}\)Ces deux conditions donnent \(\theta = \displaystyle\frac{2\pi}{3}\). Le point s’écrit donc \(\left(2,\ \displaystyle\frac{2\pi}{3}\right)\) en polaires.
Attention : \(\arctan\!\big(\sqrt 3 / (-1)\big) = \arctan(-\sqrt 3) = -\displaystyle\frac{\pi}{3}\) donnerait un point du quatrième quadrant — c’est faux. Il faut ajouter \(\pi\) : \(-\displaystyle\frac{\pi}{3}+\pi = \displaystyle\frac{2\pi}{3}\). ✓
Exercice 9 — Gradient en coordonnées polaires ★★
Soit \(f(x,y) = x^2 + y^2\). Calculer \(\nabla f\) en cartésien, puis en polaires via la formule \(\nabla f = \partial_r f\,\vec e_r + \displaystyle\frac1r\,\partial_\theta f\,\vec e_\theta\). Vérifier la cohérence.
Voir la correction de l’exercice 9
En cartésien : \(\nabla f = (2x,\ 2y) = 2\,(x,y) = 2r\,\vec e_r\), puisque \((x,y) = r\,\vec e_r\).
En polaires : comme \(x^2 + y^2 = r^2\), on a \(f = r^2\). Alors :
\(\partial_r f = 2r \qquad\text{et}\qquad \partial_\theta f = 0\)Donc \(\nabla f = 2r\,\vec e_r + \displaystyle\frac1r\cdot 0\cdot \vec e_\theta = 2r\,\vec e_r\).
Les deux méthodes donnent bien \(2r\,\vec e_r\). Le champ est purement radial, ce qui est logique : \(f\) ne dépend que de \(r\).
Exercice 10 — Coordonnées cylindriques ★★
Convertir en cartésien le point de coordonnées cylindriques \(\left(\rho, \theta, z\right) = \left(2,\ \displaystyle\frac{\pi}{6},\ 5\right)\).
Voir la correction de l’exercice 10
Les formules de passage cylindriques → cartésiennes sont :
\(x = \rho\cos\theta,\qquad y = \rho\sin\theta,\qquad z = z\)On applique :
\(x = 2\cos\displaystyle\frac{\pi}{6} = 2\cdot\displaystyle\frac{\sqrt 3}{2} = \sqrt 3\) \(y = 2\sin\displaystyle\frac{\pi}{6} = 2\cdot\displaystyle\frac{1}{2} = 1\)La cote \(z = 5\) est inchangée. Le point est donc \(\big(\sqrt 3,\ 1,\ 5\big)\). Retrouve les conventions et l’élément de volume sur la page coordonnées cylindriques et sphériques.
Exercice 11 — Coordonnées sphériques ★★
Convertir le point cartésien \(M\left(1,\ 1,\ \sqrt 2\right)\) en coordonnées sphériques \((\rho,\theta,\varphi)\), où \(\varphi\) est la colatitude (angle avec l’axe \(Oz\)) et \(\theta\) l’azimut.
Voir la correction de l’exercice 11
Rayon : \(\rho = \sqrt{1^2 + 1^2 + (\sqrt 2)^2} = \sqrt{1+1+2} = 2\).
Colatitude \(\varphi\) (convention des physiciens, angle avec \(Oz\)) :
\(\cos\varphi = \displaystyle\frac{z}{\rho} = \displaystyle\frac{\sqrt 2}{2} \ \Longrightarrow\ \varphi = \displaystyle\frac{\pi}{4}\)Azimut \(\theta\) : dans le plan \(Oxy\), \(\tan\theta = \displaystyle\frac{y}{x} = 1\) avec \(x\) > \(0\), donc \(\theta = \displaystyle\frac{\pi}{4}\).
Le point s’écrit \(\left(2,\ \displaystyle\frac{\pi}{4},\ \displaystyle\frac{\pi}{4}\right)\).
Piège de notation : vérifie toujours quelle lettre désigne la colatitude et laquelle l’azimut — la convention maths et la convention physique échangent parfois \(\theta\) et \(\varphi\).
Exercice 12 — Reconnaître l’opérateur adapté ★★
Pour chacune des expressions suivantes, dire si elle a un sens et, si oui, préciser la nature (scalaire ou vectorielle) du résultat : (a) \(\mathrm{div}(\nabla f)\) ; (b) \(\nabla(\mathrm{div}\,\vec F)\) ; (c) \(\mathrm{div}(f)\) ; (d) \(\overrightarrow{\mathrm{rot}}(\nabla f)\).
Voir la correction de l’exercice 12
(a) \(f\) scalaire \(\to \nabla f\) vecteur \(\to \mathrm{div}(\nabla f)\) scalaire. C’est le laplacien \(\Delta f\). Valide.
(b) \(\vec F\) vecteur \(\to \mathrm{div}\,\vec F\) scalaire \(\to \nabla(\mathrm{div}\,\vec F)\) vecteur. Valide.
(c) La divergence s’applique à un champ de vecteurs, pas à un scalaire. \(\mathrm{div}(f)\) n’a aucun sens.
(d) \(\nabla f\) vecteur \(\to \overrightarrow{\mathrm{rot}}(\nabla f)\) vecteur. Valide, et le résultat est toujours \(\vec 0\) (exercice 16).
Méthode : avant tout calcul, vérifie la compatibilité entrée/sortie. C’est le réflexe qui évite la moitié des erreurs.
Exercice 13 — Le gradient est orthogonal aux courbes de niveau ★★
Soit \(f(x,y) = x^2 + y^2\). La courbe de niveau \(f = 4\) est le cercle de rayon \(2\). Montrer que \(\nabla f\) est orthogonal à ce cercle en tout point.
Voir la correction de l’exercice 13
Paramétrons le cercle : \(\gamma(t) = (2\cos t,\ 2\sin t)\). Le vecteur tangent est :
\(\gamma^\prime(t) = (-2\sin t,\ 2\cos t)\)Le gradient au point \(\gamma(t)\) vaut \(\nabla f = (2x,2y) = (4\cos t,\ 4\sin t)\). Calculons le produit scalaire :
\(\nabla f \cdot \gamma^\prime(t) = 4\cos t\cdot(-2\sin t) + 4\sin t\cdot 2\cos t = -8\cos t\sin t + 8\sin t\cos t = 0\)Le gradient est donc orthogonal à la tangente, c’est-à-dire à la courbe de niveau. Ce résultat est général : \(\nabla f\) est toujours normal aux lignes de niveau de \(f\) et pointe dans le sens des valeurs croissantes. Voir la page courbes de niveau.
Exercice 14 — Vérifier que rot(grad f) = 0 ★★
Soit \(f(x,y,z) = x^2 y + z^3\). Calculer \(\nabla f\) puis \(\overrightarrow{\mathrm{rot}}(\nabla f)\).
Voir la correction de l’exercice 14
\(\nabla f = (2xy,\ x^2,\ 3z^2)\). On pose \(P = 2xy\), \(Q = x^2\), \(R = 3z^2\).
\(\displaystyle\frac{\partial R}{\partial y}-\displaystyle\frac{\partial Q}{\partial z} = 0- 0 = 0\) \(\displaystyle\frac{\partial P}{\partial z}-\displaystyle\frac{\partial R}{\partial x} = 0- 0 = 0\) \(\displaystyle\frac{\partial Q}{\partial x}-\displaystyle\frac{\partial P}{\partial y} = 2x- 2x = 0\)Donc \(\overrightarrow{\mathrm{rot}}(\nabla f) = \vec 0\). La composante non triviale \(2x- 2x\) provient de la dérivée croisée \(\partial_x\partial_y f = \partial_y\partial_x f\), garantie par le théorème de Schwarz.
Exercice 15 — Vérifier que div(rot F) = 0 ★★
Soit \(\vec F(x,y,z) = (xy,\ yz,\ zx)\). Calculer \(\overrightarrow{\mathrm{rot}}\,\vec F\) puis sa divergence.
Voir la correction de l’exercice 15
Avec \(P = xy\), \(Q = yz\), \(R = zx\) :
\(\overrightarrow{\mathrm{rot}}\,\vec F = \big(\partial_y R- \partial_z Q,\ \partial_z P- \partial_x R,\ \partial_x Q- \partial_y P\big) = (0- y,\ 0- z,\ 0- x) = (-y,\ -z,\ -x)\)On calcule alors sa divergence :
\(\mathrm{div}(-y,\ -z,\ -x) = \partial_x(-y) + \partial_y(-z) + \partial_z(-x) = 0 + 0 + 0 = 0\)On retrouve l’identité \(\mathrm{div}\big(\overrightarrow{\mathrm{rot}}\,\vec F\big) = 0\), valable pour tout champ de classe \(\mathcal{C}^2\).
IV. Problèmes type concours ★★★
Ici, on ne calcule plus seulement : on démontre. Ces exercices reprennent des classiques de colle et d’écrits (Mines, Centrale, CCINP) sur les identités d’analyse vectorielle et les fonctions harmoniques.
Exercice 16 — Démonstration : rot(grad f) = 0 ★★★
Soit \(f\) une fonction de classe \(\mathcal{C}^2\) sur un ouvert de \(\mathbb{R}^3\). Démontrer que \(\overrightarrow{\mathrm{rot}}(\nabla f) = \vec 0\).
Voir la correction de l’exercice 16
On pose \(\nabla f = \left(\partial_x f,\ \partial_y f,\ \partial_z f\right)\), soit \(P = \partial_x f\), \(Q = \partial_y f\), \(R = \partial_z f\). La première composante du rotationnel est :
\(\partial_y R- \partial_z Q = \partial_y(\partial_z f)- \partial_z(\partial_y f) = \displaystyle\frac{\partial^2 f}{\partial y\,\partial z}- \displaystyle\frac{\partial^2 f}{\partial z\,\partial y}\)Comme \(f\) est de classe \(\mathcal{C}^2\), le théorème de Schwarz assure l’égalité des dérivées partielles croisées, donc cette composante est nulle. Le même argument s’applique aux deux autres composantes :
\(\partial_z P- \partial_x R = \partial_z\partial_x f- \partial_x\partial_z f = 0\) \(\partial_x Q- \partial_y P = \partial_x\partial_y f- \partial_y\partial_x f = 0\)Conclusion : \(\overrightarrow{\mathrm{rot}}(\nabla f) = \vec 0\). Ce que le correcteur attend : énoncer explicitement l’hypothèse \(\mathcal{C}^2\) et citer Schwarz par son nom avant de conclure. Sans cette justification, la copie perd les points de rigueur.
Exercice 17 — Champ central à divergence nulle ★★★
On cherche les champs de la forme \(\vec F = g(r)\,\vec e_r\) (avec \(r = \|\overrightarrow{OM}\|\) dans \(\mathbb{R}^3\)) dont la divergence est nulle. Sachant que \(\mathrm{div}\big(g(r)\,\vec e_r\big) = g^\prime(r) + \displaystyle\frac{2}{r}\,g(r)\), déterminer \(g\).
Voir la correction de l’exercice 17
La condition \(\mathrm{div}\,\vec F = 0\) s’écrit :
\(g^\prime(r) + \displaystyle\frac{2}{r}\,g(r) = 0 \quad\Longleftrightarrow\quad \displaystyle\frac{g^\prime(r)}{g(r)} = -\displaystyle\frac{2}{r}\)C’est une équation différentielle à variables séparables. On intègre :
\(\ln|g(r)| = -2\ln r + \text{cste} \quad\Longrightarrow\quad g(r) = \displaystyle\frac{C}{r^2}\)Les champs cherchés sont donc \(\vec F = \displaystyle\frac{C}{r^2}\,\vec e_r\). On reconnaît la structure du champ électrostatique d’une charge ponctuelle (ou du champ gravitationnel) : divergence nulle hors de la source, décroissance en \(1/r^2\).
Exercice 18 — La fonction ln r est harmonique dans le plan ★★★
Soit \(f(x,y) = \ln r\) avec \(r = \sqrt{x^2 + y^2}\), définie sur \(\mathbb{R}^2\setminus\{(0,0)\}\). Montrer que \(\Delta f = 0\).
Voir la correction de l’exercice 18
On écrit \(f = \displaystyle\frac12\ln(x^2+y^2)\). Alors :
\(\displaystyle\frac{\partial f}{\partial x} = \displaystyle\frac{x}{x^2+y^2}\)On dérive une seconde fois (quotient) :
\(\displaystyle\frac{\partial^2 f}{\partial x^2} = \displaystyle\frac{(x^2+y^2)- x\cdot 2x}{(x^2+y^2)^2} = \displaystyle\frac{y^2- x^2}{(x^2+y^2)^2}\)Par symétrie du rôle de \(x\) et \(y\) :
\(\displaystyle\frac{\partial^2 f}{\partial y^2} = \displaystyle\frac{x^2- y^2}{(x^2+y^2)^2}\)En sommant, le numérateur devient \((y^2- x^2) + (x^2- y^2) = 0\), donc :
\(\Delta f = \displaystyle\frac{y^2- x^2 + x^2- y^2}{(x^2+y^2)^2} = 0\)\(\ln r\) est bien harmonique sur \(\mathbb{R}^2\) privé de l’origine. C’est la solution fondamentale du laplacien en dimension 2.
Exercice 19 — Fonctions harmoniques et laplacien en polaires ★★★
Le laplacien en coordonnées polaires s’écrit \(\Delta f = \partial_{rr} f + \displaystyle\frac1r\,\partial_r f + \displaystyle\frac{1}{r^2}\,\partial_{\theta\theta} f\). Montrer que, pour tout entier \(n \geq 1\), la fonction \(f(r,\theta) = r^n\cos(n\theta)\) est harmonique.
Voir la correction de l’exercice 19
Calculons les trois termes séparément. On pose \(f = r^n\cos(n\theta)\).
Terme radial :
\(\partial_r f = n\,r^{n-1}\cos(n\theta),\qquad \partial_{rr} f = n(n-1)\,r^{n-2}\cos(n\theta)\)Terme angulaire :
\(\partial_{\theta\theta} f = -n^2\,r^n\cos(n\theta)\)On assemble :
\(\Delta f = n(n-1)r^{n-2}\cos(n\theta) + \displaystyle\frac{1}{r}\,n\,r^{n-1}\cos(n\theta) + \displaystyle\frac{1}{r^2}\big(-n^2 r^n\cos(n\theta)\big)\) \(\Delta f = \Big[\,n(n-1) + n- n^2\,\Big]\,r^{n-2}\cos(n\theta)\)Or \(n(n-1) + n- n^2 = n^2- n + n- n^2 = 0\). Donc \(\Delta f = 0\) : la fonction est harmonique. Ce sont les harmoniques polaires, briques de base pour résoudre l’équation de Laplace sur un disque.
Exercice 20 — Identité div(f·F) ★★★
Soit \(f\) un champ scalaire et \(\vec F\) un champ vectoriel, tous deux de classe \(\mathcal{C}^1\). Démontrer l’identité \(\mathrm{div}(f\,\vec F) = f\,\mathrm{div}\,\vec F + \nabla f \cdot \vec F\), puis l’appliquer à \(f = x^2\) et \(\vec F = (y,\ z,\ x)\).
Voir la correction de l’exercice 20
Démonstration. Notons \(\vec F = (P,Q,R)\). Par définition :
\(\mathrm{div}(f\vec F) = \partial_x(fP) + \partial_y(fQ) + \partial_z(fR)\)On développe chaque terme avec la règle du produit, par exemple \(\partial_x(fP) = (\partial_x f)P + f(\partial_x P)\). En regroupant :
\(\mathrm{div}(f\vec F) = \underbrace{f\big(\partial_x P + \partial_y Q + \partial_z R\big)}_{f\,\mathrm{div}\,\vec F} + \underbrace{(\partial_x f)P + (\partial_y f)Q + (\partial_z f)R}_{\nabla f\cdot\vec F}\)d’où \(\mathrm{div}(f\vec F) = f\,\mathrm{div}\,\vec F + \nabla f\cdot\vec F\). ∎
Application. Avec \(f = x^2\) et \(\vec F = (y,z,x)\) : \(\mathrm{div}\,\vec F = 0\) et \(\nabla f = (2x,0,0)\), donc \(\nabla f\cdot\vec F = 2x\cdot y = 2xy\). On obtient \(\mathrm{div}(f\vec F) = 0 + 2xy = 2xy\).
Vérification directe : \(f\vec F = (x^2 y,\ x^2 z,\ x^3)\), donc \(\mathrm{div}(f\vec F) = 2xy + 0 + 0 = 2xy\). ✓
V. Les erreurs qui coûtent des points
Ces erreurs reviennent en boucle dans les copies. Les connaître à l’avance, c’est autant de points sécurisés.
Piège n°1 — Confondre gradient et divergence. Le gradient prend un scalaire et rend un vecteur ; la divergence prend un vecteur et rend un scalaire. Écrire « \(\mathrm{div}\,f\) » pour une fonction \(f\) scalaire n’a aucun sens. Vérifie toujours la nature de l’entrée avant de choisir l’opérateur.
Piège n°2 — Utiliser la formule cartésienne en coordonnées curvilignes. Le rotationnel et le gradient n’ont pas la même expression en cylindriques ou en sphériques : les vecteurs de base \(\vec e_r, \vec e_\theta\) ne sont pas constants, il apparaît des facteurs \(\displaystyle\frac1r\). Appliquer \(\overrightarrow{\mathrm{rot}}\,\vec F = (\partial_y R- \partial_z Q,\dots)\) à un champ exprimé en polaires est faux. Utilise les formules dédiées de la page opérateurs en coordonnées curvilignes.
Piège n°3 — Le passage en polaires sans discuter le quadrant. Écrire \(\theta = \arctan(y/x)\) sans regarder le signe de \(x\) donne un angle faux dans les deuxième et troisième quadrants. Résous toujours le système \(\cos\theta = x/r\) et \(\sin\theta = y/r\) pour lever l’ambiguïté (voir exercice 8).
VI. Questions fréquentes
Quelle est la différence entre gradient, divergence et rotationnel ?
Ces trois opérateurs se distinguent par la nature de leur entrée et de leur sortie. Le gradient transforme un champ scalaire en champ de vecteurs (il indique la direction de plus forte pente). La divergence transforme un champ de vecteurs en scalaire (elle mesure le flux sortant local, la « source »). Le rotationnel transforme un champ de vecteurs en champ de vecteurs (il mesure la tendance à tourbillonner). Retiens la règle : gradient = scalaire → vecteur, divergence = vecteur → scalaire, rotationnel = vecteur → vecteur.
Le gradient est-il un vecteur ou un nombre ?
Le gradient d’une fonction est toujours un vecteur, jamais un nombre. En un point donné, ses composantes sont les dérivées partielles de la fonction. Ce vecteur pointe dans la direction où la fonction croît le plus vite, et sa norme donne le taux de croissance dans cette direction. Ne le confonds pas avec la dérivée directionnelle, qui est, elle, un nombre.
Comment retrouver la formule du gradient en coordonnées polaires ?
Plutôt que de l’apprendre par cœur, retrouve-la avec la règle de la chaîne appliquée à la différentielle \(df = \partial_r f\,dr + \partial_\theta f\,d\theta\), en exprimant \(dr\) et \(d\theta\) dans la base locale. Le point clé est le déplacement élémentaire \(d\overrightarrow{OM} = dr\,\vec e_r + r\,d\theta\,\vec e_\theta\) : c’est le facteur \(r\) devant \(d\theta\) qui fait apparaître le \(\displaystyle\frac1r\) dans la composante orthoradiale du gradient.
Pourquoi le rotationnel d’un gradient est-il toujours nul ?
Parce que ses composantes font apparaître des différences de dérivées partielles croisées, du type \(\partial_y\partial_z f- \partial_z\partial_y f\). Pour une fonction de classe \(\mathcal{C}^2\), le théorème de Schwarz garantit l’égalité de ces dérivées croisées, donc chaque composante s’annule. C’est démontré en détail dans l’exercice 16.
Quel est le lien entre le laplacien et le gradient ?
Le laplacien est la divergence du gradient : \(\Delta f = \mathrm{div}(\nabla f)\). Concrètement, on calcule d’abord le vecteur gradient, puis on prend sa divergence, ce qui revient à sommer les dérivées partielles secondes. Le laplacien mesure l’écart entre la valeur de la fonction en un point et sa moyenne sur un petit voisinage — d’où son rôle central dans l’équation de la chaleur et l’équation de Laplace.
VII. Pour aller plus loin
Tu maîtrises maintenant les calculs d’analyse vectorielle. Pour consolider tes bases et étendre ta pratique, voici une sélection de ressources complémentaires :