Algorithme du gradient

directes de r´ solution des syst` mes lin´ aires : e e e e m´ thode d’´ limination de Gauss et de d´ composition LU. e e e O Complexit´ algorithmique : algorithme de Strassen. e O M´ thodes it´ ratives de r´ solution des syst` mes lin´ aires : m´ thode de Gausse e e e e e Seidel, m´ thode de relaxation, m´ thode du gradient conjugu´ . e e e O Algorithmes de minimisation sous contraintes dans Rn : conditions de KuhnTucker. ´ ´e O Approximation des equations aux d´ riv´ es partielles : el´ ments finis,

27 5.1. L’optimisation par essaim particulaire 27 5.2. Les algorithmes à estimation de distribution 27 5.3. Extensions 28 Conclusion 29 Conclusion générale 30 Liste des figures Figure 1 : exemple du problème du sac à dos 8 Figure 2 : exemple du problème de tourné de véhicule 9 Figure 3 : Évolution d’une solution dans la méthode de descente 19 Figure 4 : Principe de fonctionnement d’un algorithme génetique 23 Introduction générale Les ingénieurs

savoir calculer la primitive d’une fonction donn´e pour r´soudre le probl`me de e e e l’int´gration. Malheureusement, le probl`me du calcul des primitives est consid´rablement plus difficile e e e que le probl`me du calcul des d´riv´es: s’il existe un algorithme g´n´ral qui permet de calculer la d´riv´e e e e e e e e d’une fonction obtenue par somme, produit, quotient et compos´e de fonctions dont on connaˆ les d´riv´es, e ıt e e il n’en est pas de mˆme pour les primitives. e Il suffit de r´fl´chir un peu

egale a la proximit´ s´ mantique entre i et j. e e e Ce r´ seau s´ mantique est ensuite trait´ avec des algorithmes de d´ tection de communaut´ s (au sens d’ensembles e e e e e ` de noeuds localement denses) avec recouvrement qui permettent de r´ duire le r´ seau a un niveau m´ soscopique e e e compos´ d’un ensemble de “champs paradigmatiques” et de leurs articulations. L’utilisation d’un algorithme de e d´ tection de communaut´ s recouvrantes permet de traiter de facon automatique la polys´ mie des

fonctionnement du neurone biologique, en particulier la sommation des entrées. Sachant qu’au niveau biologique, les synapses n’ont pas toutes la même valeur (les connexions entre les neurones étant plus ou moins fortes), les auteurs ont donc créé un algorithme qui pondère la somme de ses entrées par des poids synaptiques (sommation des multiplications des valeurs d’entrées par les coefficients de pondération). De plus sur le schéma, les 1 et les -1 en entrée sont pour différencier entre une synapse

de neurones 20. ‘Feedback’ des réseaux de neurones 21. Méthode du gradient par descente la plus abrupte 22. Surajustement et autres failles 23. Performances prévisionnelles 24. Logique floue et réseaux de neurones 25. Vers une généralisation des systèmes neuronaux -9- 26. Nouvelle preuve géométrique de la convergence de l’algorithme du perceptron 26.1 Introduction 26.2 Modèle de discrimination du perceptron 26.3 Algorithme du perceptron de Rosenblatt 26.4 Théorème et convergence de l’algorithme

par maximum de vraisemblance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.1.1 Matrices Hessiennes et Matrices d’information de Fischer . . . . . . . . . 28 2.1.2 Unicité du maximum global de la fonction de log-vraisemblance . . . . . . 30 2.2 Algorithmes de maximisation de la vraisemblance . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3 Propriétés Asymptotiques des Estimateurs du Maximum de Vraisemblance . . . . . . . 35 3.1 Convergence du Critères de MV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

numériques de MATLAB et est distribué gratuitement sous licence GNU GPL. Dans ce livre, nous introduisons progressivement les principales commandes et instructions de ces langages de programmation. Ceux-ci sont alors utilisés pour implémenter les divers algorithmes présentés, ce qui permet de vérifier, par la pratique, des propriétés théoriques comme la stabilité, la précision et la complexité. La résolution de divers problèmes, souvent motivés par des applications concrètes, fait l’objet de nombreux exemples

épais (RG213) • fin (RG58) Diélectrique Paire torsadée non blindée – paire torsadée • blindée • écrantée • non blindée  fibre multimode (obsolete) Fibre optique – multimode à gradient d'indice – monomode Fibre monomode  Radio Cours de C. Pham, Univ. Lyon 1 Fibre à gradient d'indice 125m 50 ou 62,5 9m 125m 5 à 9m Transmission en Bande de base (Baseband)  Modes de transmission – Synchrone (très rarement arythmique (ancien)) – Bande de base ou Large

pratique: N de 1000 ´ à 100000 =⇒ temps de calcul très L long. Deux principaux algorithmes de FFT: J.W. Cooley et J.W. Tukey en 1965 [?] et W.M.Gentleman et G. Sande en 1966 [?]. L’un est le dual de l’autre. LA TRANSFORMATION EN ONDELETTES – p. 25/6 Principe des Algorithmes de FFT Le nombre de composantes du vecteur à transformer est supposé être une puissance de 2. C’est en effet, dans ce cas que les algorithmes de T.F.R. sont les plus efficaces et bien souvent ce nombre de composantes est