Algorithme du gradient

urq = (A − ÂI )−1 w where  ≡ u∗ Au (2) ˆ and A ≡ A + E for some perturbation E. This equation forms the heart of the preconditioned RQI method in Algorithm 1:1 where it is allowed that E changes in every step and w = u. Copyright ? 2002 John Wiley & Sons, Ltd. Numer. Linear Algebra Appl. 2002; 9:163–179 166 J. VAN DEN ESHOF Algorithm 1.1 Preconditioned Rayleigh quotient iteration Input: Output: A Hermitian matrix A and a normalized starting vector u0 A new approximation um for k

approchée ψh (x, y). En éléments finis cette solution est définie par la donnée : h du domaine de calcul Ω, 2. d’une interpolation sur chaque élément du maillage. L’écoulement étudié est un écoulement à potentiel, donc le champ de vitesse est le gradient d’un potentiel φ(x, y) : Marc BUFFAT, UFR Mécanique, UCBLyon Z La solution à potentiel du problème (5.3) et donc (5.1) correspond donc au champ de vitesse qui minimise l’énergie cinétique globale parmi tous les champs de vitesse à potentiel

hydraulique. ou bien on suppose que le gradient hydraulique varie linéairement sur la face amont et sur la face aval du mur. Mandel a établi dans ce cas que si le substratum est rejeté à une profondeur infinie, le rapport des pertes de charges (Figure 5.1) peut être estimé en prenant le référentiel de charge en C: Figure 5.1 : Méthode des gradients hydrauliques moyens (d'ap. Mendel) = h B−h C h B = = h A−h C h A 1 1  li le Les définitions des gradients hydrauliques ii et ie permettent

gérer l'arrêt ou le déplacement de stations dans le réseau. Les ponts doivent laisser passer les messages de diffusion (broadcast, multicast), Pr. Pr. Boubker REGRAGUI Le : 19/02/2013 Les Réseaux Locaux N° : 42 Les Principaux composants Ponts Algorithme de fonctionnement extraire l'adresse @ destination de la trame si aucune entrée relative à @ dans la table de correspondance, réémettre la trame sur tous les segments (sauf le segment émetteur) reliés au pont, sinon acheminer la trame vers le segment

indoor (IDP) - 21 - II.4. Conclusion - 28 - Chapitre III : Optimisation d’une solution de couverture Indoor Introduction - 30 - III.1. Modélisation du problème - 30 - III.1.1. Objectif du modèle - 30 - III.1.1. Contraintes du modèle - 32 - III.2. Algorithme d'optimisation : le recuit simulé - 34 - III.2.1. Définition - 34 - III.2.1. Description de la solution - 38 - A - Détermination de la température initiale T0 - 39 - B- Tirage d’un voisinage - 39 - C- Règle d’acceptation de Metropolis - 40 - D-

plutˆ t en francais par discrimination ou classement (appreno ¸ tissage supervis´ ) tandis que la recherche de classes (clustering) (apprentissage non-supervis´ ) fait appel e e ` ` a des m´ thodes de classification ascendante hi´ rarchique ou a des algorithmes de r´ allocation dynamique e e e (k-means) ou de cartes auto-organisatrices (Kohonen). Ces m´ thodes de classification ou clustering ne sont e ´e pas abord´ es ici, elles ont et´ regroup´ es avec les techniques exploratoires de la premi` re partie

Règle perceptron ..................................................................................................... 25 3. Règle Delta (Adaline)............................................................................................. 27 4. Algorithme de Rétro-Propagation......................................................................... 28 5. Apprentissage pour la carte KOHONEN ............................................................. 30 RÉFÉRENCE..................................

. . . . 1.1.2 Conditionnement d’un problème . . 1.2 La résolution d’un problème mathématique 1.3 Algorithmes et problèmes numériques . . . 1.3.1 Définition qualitative d’algorithme . 1.3.2 Complexité d’un algorithme . . . . . 1.3.3 Algorithmes numériques . . . . . . . 1.3.4 Consistance . . . . . . . . . . . . . . 1.3.5 Stabilité d’un algorithme . . . . . . 1.3.6 Convergence d’un algorithme . . . . 1.4 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Les réseaux de neurones .... ............. ....... ..... ............ ........... .. ........ ..... ......... 12 2.2.3 Les arbres de décision .. ......... ............. ........... .................. ...... .............. ..... .. 23 2.2.4 Les algorithmes génétiques :........ ............. ....................... ..... .............. ....... . 29 2.2. 5 L'algorithme de Naïve Bayes ........ ................... .......... .... .. ................ ..... .... 33 2.2.6 Les machines à support de vecteurs

.................................................................................. 5 1.2.1 Champ de température........................................................................................................................... 5 1.2.2 Gradient de température........................................................................................................................ 5 Flux de chaleur.............................................................................................