Algorithme du gradient

de son environnement par un robot, sa capacité à s’y mouvoir d’une manière efficace, sa capacité à prendre des décisions en anticipant leurs effets, de réagir à l’imprévu, sa faculté d’apprendre, etc. Nous effectuons ces études en concevant des algorithmes, en réalisant des machines matérielles, en traitant des données réelles, bref en construisant et en instrumentant nous pouvons dans un premier temps nous ramener à la définition de l’intelligence d’une machine telle qu’elle résulte du test de Turing

Courbes et surfaces TP 16 Interférences lumineuses TP 17 Graphisme 3D polyèdre TP 18 Percolation TP 19 Motifs de Serpinski TP 20 Courbes fractales TP 21 Su Doku TP 22 Algorithmique - Graphisme 2D TP 23 Manipulation de chaînes de caractères TP 24 Algorithme de Schmidt - Projection orthogonale Page 2 5 8 11 14 15 18 20 22 25 29 32 33 36 37 38 40 42 44 45 48 51 53 56 Epreuves Session intermédiaire n°1 - octobre 2005 Session intermédiaire n°2 - janvier 2006 Session intermédiaire n°3 - mars 2006 Session

............................................................................... 5 1.2.1 Champ de température........................................................................................................................... 5 1.2.2 Gradient de température........................................................................................................................ 5 1.2.3 Flux de chaleur.....................................................................................

. . . . 4.2.4 Exemple : étude de la stabilité de l’algorithme de Hérault-Jutten 4.3 Optimisation globale non linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.2 Algorithme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

..................................................................................... 5 1.2.1 Champ de température .................................................................................................................... 5 1.2.2 Gradient de température ................................................................................................................. 5 1.2.3 Flux de chaleur ..........................................................................................

..................................................................................... 5 1.2.1 Champ de température .................................................................................................................... 5 1.2.2 Gradient de température ................................................................................................................. 5 1.2.3 Flux de chaleur ..........................................................................................

existent et sont même très développées. Le prochain paragraphe va justement nous permettre d’exposer leur adaptation au contexte de systèmes à antennes multiples, en environnement éventuellement complexe. 3 Etat de l’art : Antennes Intelligentes et algorithmes de détection Si on se réfère au volume de publications sur le sujet, l’étude de l’utilisation d’antennes et d’algorithmes complexes pour transmettre de l’information est un sujet d’actualité ([8], [9], [10]). La raison de cet intérêt est simple :

simulation plus général se présentant comme une interface graphique ou un langage dédié. Toutefois, de nouveaux cas qui n’étaient pas prévus initialement peuvent survenir à n’importe quel moment et s’avérer difficiles à traiter. Par exemple, un nouvel algorithme de routage pourrait imposer une politique de sélection des agents ne pouvant 11 être implantée de façon simple par une extension du logiciel. Un gestionnaire devant simuler un système non supporté par son logiciel commercial doit attendre

la mesure du volume télésystolique et télédiastolique: fraction d’éjection = (volume télédiastolique – télésystolique) / volume télédiastolique. Avec l’échocardiographie-Doppler complémentaire, il est possible de mesurer quantitativement les gradients valvulaires. La pression dans la petite circulation peut être indirectement estimée en présence d’une insuffisance tricuspidienne. L’évaluation de la fonction diastolique est complexe, des directives ont été récemment proposées à ce sujet. L’échocardiographie-Doppler

• Les conditions aux limites sur la grille discr`te sont tr`s simples. On a e e a d’une part ` l’instant initial 0 vj = 0 , j≥0 et sur la courbe Γ : 1 k 0 ≤ k ≤ N. vN −k = 1 − yN −k , rT On va pr´ciser dans la suite de ce paragraphe un algorithme pour calculer un e k+1 k ensemble de valeurs vj une fois connu le vecteur vj j ≥ N −k j ≥ N −k−1 au pas de temps num´ro k. e • On doit dans un premier temps borner l’ensemble des valeurs ponctuelles en espace, de mani`re ` d´finir un ensemble fini