EE

Permutations sans r´p´titions . . e e 1.1.3 Les arrangements sans r´p´tition e e 1.1.4 Combinaisons sans r´p´titions . . e e 1.2 Th´orie sommaire des ensembles . . . . . e 1.2.1 D´finitions . . . . . . . . . . . . . e 1.2.2 Propri´t´s . . . . . . . . . . . . . ee 1.2.3 Notion de cardinal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

de projection) que nous utiliserons ont pour objectif e e de d´composer, et ainsi de r´duire, un jeu de donn´es quelconque en une s´rie de “modes” e e e e (ou composantes) qui en d´crivent les propri´t´s principales. La diff´rence entre les m´thodes e ee e e ´voqu´es dans ce chapitre est li´e aux hypoth`ses intrins`ques de chacune. e e e e e Le fruit de ces d´compositions peut nous apporter de nouvelles informations sur la phye sique sous-jacente du syst`me ´tudi´. Il est cependant souvent utile de

´sume ´ du Cours de Statistique Re Descriptive Yves Till´e 15 d´ecembre 2010 2 Objectif et moyens Objectifs du cours – Apprendre les principales techniques de statistique descriptive univari´ee et bivari´ee. ˆ – Etre capable de mettre en oeuvre ces techniques de mani`ere appropri´ee dans un contexte donn´e. ˆ – Etre capable d’utiliser les commandes de base du Language R. Pouvoir appliquer les techniques de statistiques descriptives au moyen du language R. – R´ef´erences Dodge Y.(2003), Premiers

Domaines d’application . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4.1 La r´esolution de probl`emes . . . . . . . . . . . 1.4.2 La simulation multi-agent . . . . . . . . . . . 1.4.3 La construction de mondes synth´etiques . . . 1.4.4 La robotique distribu´ee . . . . . . . . . . . . . 1.4.5 La conception k´en´etique de programmes . . . 1.5 Les grands th`emes de la k´en´etique . . . . . . . . . . . 1.5.1 La probl´ematique de l’action . . . . . . . . . . 1.5.2 L’individu et sa relation au monde . . .

caract´eris´ee `a chaque instant t par deux vecteurs : sa position x et sa vitesse v . Dans le Syst`eme International de mesure (SI), la position se mesure en m`etres m et la vitesse en m`etres par seconde m/s . Si l’on consid`ere x(t) comme une fonction continue et d´erivable du temps, la relation math´ematique qui relie x et v est dx(t) = v(t) . dt (1) L’ensemble des points x(t) dans l’espace, qui forme une courbe param´etris´ee par le temps, s’appelle la trajectoire du point consid´er´ee. Si l’on

¿CGh ᢢ°Uɢ˘N .É¡jhP IQÉjõd äÓFÉ©dG øe ójó©dG á«°SÉb •hô°ûd ï°Vôj ΩÉeEG 󢢩˘ ˘J ᢢ KOɢ˘ M ‘ É¡Yƒf øe ¤hC’G ,…OGƒdG áj’h ‘ Ωɢ˘ ˘ ˘ ˘ ˘eEG ™˘˘ ˘ ˘ ˘ ˘°†N ¤EG ó˘˘ ˘ ˘ ˘ ˘é˘ ˘ ˘ ˘ ˘ °ùe ᢢ«˘ °Sɢ˘ b •hô˘˘ °T Iɢ˘à˘ a ±ô˘˘W ø˘˘ e Ωó˘˘≤˘ J ᢢ«˘ ©˘ eɢ˘L å«˘M ,ɢ¡˘à˘Ñ˘˘£ÿ ɢ¡˘à˘°SGQO π˘°UGƒ˘˘J ¿CG ¬˘˘«˘ ∏˘ Y âWΰTG ∞bƒàj ⁄h ,ɪ¡LGhR ∫ÉM ‘ É«∏©dG ¿CG ¬æe âÑ∏W πH ,ó◊G Gòg óæY ôeC’G ó≤a ,∂dP øe ÌcCGh ,πª©dÉH É¡d íª°ùj ¤EG ¬˘°SÉ˘Ñ˘ d ô˘˘«˘ ¨˘ j ¿CG ¬˘˘«˘ ∏˘ Y âWΰTG q óM ≈∏Y - ''ô°†ëàe'' »µ«°SÓc ¢SÉÑd

vraiment int´a e e ressant au sein de l’entreprise TOYOTA : – M. GIBONI Pierre : Sp´cialiste SIRH au d´partement D´veloppement RH et maˆ e e e ıtre de stage qui m’a accueilli au sein de la soci´t´, m’a confi´ les projets ` d´velopper et qui m’a ee e a e permis d’effectuer de nombreuses activit´s dans l’entreprise telles que les participations aux e r´unions et meetings, m’a fait d´couvrir l’entreprise en d´tails tout en me faisant participer e e e a certains poste de production ; `

probl`me . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e 2.2.1 D´finition des termes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 2.2.1.1 L’h´r´dit´ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ee e 2.2.1.2 Le milieu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 Les diff´rents aspects du probl`me . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e 2.2.2.1 Les limites de la g´n´tique . . . . . . . . . . . . . . . . .

tableaux comme arguments de fonction 4.5 Exemples d’utilisation des tableaux . . . . . 4.5.1 Algorithmique des tableaux . . . . . 4.5.2 Un peu d’alg`ebre lin´eaire . . . . . . 4.5.3 Le crible d’Eratosthene . . . . . . . 4.5.4 Jouons a` la bataille rang´ee . . . . . 4.5.5 Pile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

r´ soudre tous les probl` mes qui se posent (par exemple e e en int´ gration, equations diff´ rentielles, interpolation, r´ solution d’´ quations non e ´ e e e lin´ aires ...). L’int´ rˆ t des scientifiques pour les m´ thodes et l’analyse num´ rique e ee e e en g´ n´ ral, n’a donc cess´ d’augmenter. Deux notions s’av` rent alors impore e e e tantes : -l’erreur num´ rique e -la notion de stabilit´ . e Abord´ es de mani` re rapide dans cet ouvrage, nous renvoyons le lecteur a des e e ` ouvrages sp´ cialis´