title: Carré sommable
text: # Carré sommable
  
  En mathématiques, une fonction définie sur un espace mesuré Ω et à valeurs dans ℝ ou ℂ est dite de carré sommable ou de carré intégrable si elle appartient à l’espace $L^2(Ω)$ des fonctions dont l'intégrale du carré (du module dans le cas des nombres complexes) converge sur Ω.
  
  Par exemple, une fonction mesurable $f$ de ℝ dans ℂ est de carré sommable lorsque l’intégrale suivante (au sens de Lebesgue)
  
      $\int _{\mathbb {R} }|f(x)|^{2}~\mathrm {d} x$
  
  converge, c'est-à-dire si elle existe et correspond ainsi à un nombre fini.
  
  ## Définition formelle
  
  Considérons les fonctions mesurables définies sur l’ensemble ℝ et à valeurs dans ℂ dont l’intégrale (au sens de Lebesgue) du carré du module converge. Ces fonctions constituent un espace vectoriel $ℒ^2(ℝ)$ qui, grâce à l'inégalité de Hölder, peut être muni de la forme hermitienne positive définie par
  
      $(f,g)_{2}=\int _{\mathbb {R} }f(x){\overline {g}}(x)\,\mathrm {d} x$
  
  et de la semi-norme correspondante
  
      $\|f\|_{2}=\left(\int _{\mathbb {R} }|f(x)|^{2}~\mathrm {d} x\right)^{1/2}.$
  
  Puisqu’une fonction $f$ de $ℒ^2(ℝ)$ peut rester indéfinie sur un ensemble de mesure nulle sans affecter les intégrales précédentes, la relation d'équivalence « est égale presque partout » permet de constituer des classes de fonctions (notées provisoirement $[f]$) : deux fonctions sont alors dans la même classe si elles sont « égales presque partout », c’est-à-dire égales en dehors d’un ensemble de mesure nulle. L’ensemble de ces classes constitue l’espace vectoriel $L^2(ℝ).$
  
  Puisque le noyau de la semi-norme est l’ensemble des fonctions négligeables (c'est-à-dire nulles presque partout) de $ℒ^2(ℝ),$ l’espace $L^2(ℝ)$ acquiert une structure d’espace de Hilbert à l’aide du produit scalaire
  
      $([f],[g])_{2}=\int _{\mathbb {R} }f(x){\overline {g}}(x)~\mathrm {d} x$
  
  et de la norme correspondante
  
      $\|[f]\|_{2}=\left(\int _{\mathbb {R} }|f(x)|^{2}~\mathrm {d} x\right)^{1/2}.$
  
  Ces intégrales ne dépendent pas des représentants $f$ ou $g$ de $ℒ^2(ℝ)$ choisis pour caractériser les classes $[f]$ ou $[g]$ de $L^2(ℝ).$
  
  ## Simplification en passant aux fonctions définies presque partout
  
  Il est commode et fréquent d’identifier une fonction $f$ de $ℒ^2(ℝ)$ à sa classe $[f]$ dans $L^2(ℝ).$ Ainsi :
  
  * L’espace $L^2(ℝ)$ des fonctions de carré sommable est l’ensemble des (classes d'égalité presque partout de) fonctions mesurables définies presque partout sur ℝ et à valeurs dans ℝ ou ℂ, telles que le carré de leur module soit Lebesgue-intégrable sur ℝ.
  * $L^2(ℝ)$ est un espace de Hilbert lorsqu’il est muni du produit scalaire
  
      $(f,g)_{2}=\int _{\mathbb {R} }f(x){\overline {g}}(x)~\mathrm {d} x.$
  
  ## Quelques propriétés
  
  En tant qu’espace de Hilbert, $L^2(ℝ)$ est un espace complet :
  
      Si une suite $(f_{n})_{n\in \mathbb {N} }$ dans $L^2(ℝ)$ est de Cauchy, alors il existe une limite $f$ dans $L^2(ℝ)$ (c'est-à-dire une fonction définie presque partout sur ℝ et de carré sommable) telle que
      $\lim _{n\to \infty }\int _{\mathbb {R} }|f-f_{n}|^{2}~\mathrm {d} x=0.$
  
  C’est la notion de convergence en moyenne quadratique. Elle n’implique pas nécessairement la convergence ponctuelle presque partout.
  
  Cependant, de toute suite convergente de $L^2(ℝ),$ on peut extraire une sous-suite qui converge ponctuellement presque partout. En d’autres termes, si $(f_{n})_{n\in \mathbb {N} }$ converge vers $f$ en moyenne quadratique, on peut trouver une partie infinie $K$ de ℕ et un ensemble $E$ de mesure nulle tels que
  
      $\forall x\notin E,\quad \lim _{n\in K,n\to \infty }f_{n}(x)=f(x).$
  
  Le théorème de convergence dominée fournit une condition suffisante de convergence en moyenne quadratique :
  
      Soit $(f_{n})_{n\in \mathbb {N} }$ une suite dans $L^2(ℝ)$ qui converge presque partout vers une limite $f$. S’il existe une fonction $h$ dans $L^2(ℝ)$ et un ensemble $E$ de mesure nulle tels que
      $\forall x\notin E,\quad |f_{n}(x)|\leq h(x),$
      alors $(f_{n})_{n\in \mathbb {N} }$ converge en moyenne quadratique vers $f$.
  
  ## Les fonctions de carré sommable en physique
  
  En physique quantique, une fonction d'onde $|\Psi ({\vec {r}},t)\rangle$ associée à une particule est de carré sommable relativement à la variable spatiale. Physiquement, en effet, le carré du module de la fonction d'onde $|\Psi ({\vec {r}},t)\rangle$ est une densité de probabilité de présence de la particule au point ${\vec {r}}$ et à l'instant $t$. Par conséquent, l'intégrale de ce carré vaut 1, puisque la particule se trouve quelque part dans l'espace. En termes plus mathématiques, une fonction d'onde est de norme 1 dans l'espace des fonctions de carré sommable.
  
  ## Note
  
  * ↑ ℝ est ici muni à la fois de la tribu de Lebesgue et de la mesure de Lebesgue.
  