Espace vectoriel euclidien

1.7.1 Exemple 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.7.2 Exemple 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A G´en´eralit´es sur Matlab . . . . . . . . . . . . . . . . . . A.1 L’environnement Matlab . . . . . . . . . . . . . . . . . A.1.1 Espace de travail . . . . . . . . . . . . . . . . . A.1.2 Obtenir de l’aide . . . . . . . . . . . . . . . . . A.1.3 Syntaxe d’une ligne d’instructions . . . . . . . . A.1.4 Gestion des fichiers du r´epertoire de travail . . . A.2 Types de donn´ees et variables

énoncer et utiliser la formule de résolution d'une équation du deuxième degré factoriser des polynômes du deuxième degré résoudre des équations se ramenant à une équation du deuxième degré e résoudre des équations du 3 degré à l’aide d’une division euclidienne résoudre des inéquations à une inconnue. Analyse La candidate, le candidat est capable de : Fonctions élémentaires décrire et reconnaître (domaine de définition, propriétés, représentation graphique) et utiliser les fonctions élémentaires suivantes

. . . . . . . . . . . . . . 85 85 86 87 90 90 91 92 93 97 CHAPITRE A. Intégration en polaires 97 A.1. Mesure euclidienne (ou invariante) sur une sphère . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 A.2. Intégration en polaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 CHAPITRE B. Mesure euclidienne sur une sous-variété différentiable. Intégration par « tranches » 101 B.1. Cas des sous-variétés paramétrées . .

dans le modèle géométrique des procédés de fabrication de mélanges. A partir de la représentation vectorielle des produits, P.Valentin a développé le concept de convexe de mélanges. Ce convexe est un zonotope associé aux produits de base disponibles. Il représente l'ensemble des mélanges faisables, de sorte que la faisabilité d'un mélange s'exprime par l'appartenance d'un point, représentation vectorielle du mélange, au zonotope. Cette modélisation a été à l'origine de différents travaux (cf. [Sla86]

6.4 Calcul du M-Support et de la M-Confiance pour X = ~) .......... .... ............... 104 Tableau 6.5 Calcul du M-Support et de la M-Confiance pour X = \.Jy1r l ..... ....... ........ ...... 106 vii i Liste des figures Figure 1 Distance euclidienne entre X et les deux classes cl et c2 .... ...... .. ..... ...................... 9 Figure 2.2 Algorithmes des k plus proches voisins [7] ....... .... .................. .............. ..... ....... I l Figure 2.3 Procédure de construction d' un

transformation de Fourier sur S . . . . . . 5.3 Les distributions temp´r´es . . . . . . . . . . ee 5.4 La transformation de Fourier sur S . . . . . 5.5 Transformation de Fourier partielle . . . . . . 5.6 Transformation de Fourier et s´ries de Fourier e 5.7 Espaces de Sobolev . . . . . . . . . . . . . . . 5.8 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

langage usuel et langage formalisé (propositions et prédicats). Contenu : • Vocabulaire de la théorie des ensembles, relations, ensembles ordonnés. • Logique : calcul propositionnel et calcul des prédicats. • Arithmétique : nombres premiers, division euclidienne, congruences. • Éléments de théorie des graphes : graphes orientés et non orientés. • Éléments de langages et d'automates. Indications de mise en œuvre : • Exemples d’algorithmes de plus courts chemins, de parcours et d’arbre couvrant de poids minimum

modes de vie de plus en plus individualisés et différenciés. Ce nouveau rapport au temps induit un nouveau rapport aux autres, que ce soit dans l’espace social directement concerné par l’exigence de rapidité et de réactivité ou vis-à-vis des autres espaces sociaux non touchés. Le développement 1. J.-C. Serres, « Devenir plus agile », in Qualitique, juillet 2006. 4 Le management agile ! Construire et accompagner le changement de l’agilité organisationnelle induit celui de l’agilité individuelle

repr´sent´e par le tirage d’un ´l´ment ω e e e e ee dans un ensemble Ω repr´sentant toutes les issues possibles, que nous supposerons fini ou e d´nombrable1 . Le d´veloppement th´orique du calcul des probabilit´s conduit ensuite ` e e e e a introduire des espaces continus (voir chapitre 7). e e e Chaque point ω de Ω est affect´ d’une probabilit´ P (ω) qui repr´sente la chance qu’il a d’ˆtre tir´ (c’est-`-dire la chance qu’a l’´preuve d’avoir l’issue (le r´sultat) repr´sent´e e e a e e e e par ω). En langage

pour but de déduire les règles et les proportions de tous les arts à partir de principes géométriques. Guillaume Libri 17 Michel Chasles (Voir Annexes) est un célèbre mathématicien français du XIX° siècle à qui nous devons la relation vectorielle qui porte son nom. Il est également l’un des créateurs de la géométrie projective. Il évoque en 1837, la divine proportion et ses effets comme étant des propriétés peu connues car on ne voit que la résolution d’une équation du second degré dans