Linéaire B

. II Ajustements II.1 Ajustement à la règle . . . . . II.2 Méthode de Mayer . . . . . . II.3 Méthode des moindres carrés II.4 Ajustement exponentiel . . . II.5 Comparaison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . III Coefficient de corrélation linéaire http://nathalie.daval.free.fr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

constante, de la forme f(x) = k, où k est une constante réelle. exemple : f(x) = 5 – La fonction linéaire, de la forme f(x) = ax, où a est le coefficient directeur. exemple : f(x) = 3x – La fonction affine, similaire à la fonction linéaire. Néanmoins, la représentation graphique de la fonction affine ne passe pas par l'origine. La fonction affine est de la forme f(x) = ax + b, où a est le coefficient directeur et b l'ordonnée à l'origine¹. exemple : f(x) = 4x – 5 Les représentations graphiques dans les trois

pour résoudre des problèmes de programmation linéaire PROGRAMMATION LINEAIRE ET EXCEL Annexe 1 Jt - 2MSPM - 2004 © © © [ ; ] x x x x x x x x x xi pour i 1 2 3 1 2 3 1 2 3 2 4 20 000 3 16 000 3 5 3 48 000 0 1 3 + + £ + + £ + + £ ³ OE Ï Ì ÔÔ Ó ÔÔ Formule: =10*B3+15*B4+25*B5 Programme initial Toutes les variables sont posées = 0 Formule: =B3+2*B4+4*B5 Formule: =3*B3+5*B4+3*B5 Formule: =B3+B4+3*B5 PROGRAMMATION LINEAIRE ET EXCEL Annexe 2 Jt - 2MSPM - 2004 Première

Mathématiques : Les Fonctions(linéaire et affine) Qu’est ce qu’une fonction ? C’est un outil mathématique qui à un nombre (nombre de départ qui est entre parenthèses), fait correspondre un nombre (nombre d’arrivée). Vocabulaire indispensable ! F : 3 = image de 3 par f F : 3 f (3) = 14 F : 3 = f(3) 14 est l’image de 3 par la fonction f Car 3 est l’antécédent de 14 par la fonction f Représentation graphique A= un

prédire une variable continue à partir d'une  autre. Nous allons également voir comment nous  N   ll  é l t  i   t    pouvons modéliser cette relation linéaire,  c'est‐à‐dire comment représenter le mieux  possible la relation linéaire entre deux  variables à l’aide d’une équation  mathématique. q R. Jahidi 10 Les questions auxquelles répond la modélisation  de la relation linéaire ressemblent souvent à  celles‐ ci : ll i  De combien les ventes d’une compagnie peuvent  augmenter lorsque le budget de publicité est 

courbe Cf passe par le point A(1 ; - ) II – Fonction affine. 1°) Définition : Une fonction affine est une fonction définie par  f(x) = ax + b  (ou a et b sont des nombres réels) Exemples: f(x) = 2x + 1 (ici a = 2 et b = 1) ; g(x) = -3x + 7 (ici a = -3 et b = 7) h(x) = x – 7 (ici a =   et b = -7) ; i(x) = x + 3 (ici a = et b = 3) 2°) Représentation graphique • Théorème : La courbe représentative notée Cf d’une fonction affine f est une droite.  Conséquence :

Filière de Sciences Économiques et de Gestion Semestre Module Matière : : : S3 M 10 (Méthodes Quantitatives II) Mathématiques II Objectif du cours Introduire l’étudiant à l’algèbre linéaire par des notions sur les espaces vectoriels et le calcul matriciel ainsi qu’en termes de résolution de systèmes linéaires. Calcul dans Թ Notions élémentaires sur les ensembles Pré-reqcuis recommandé Mode d’évaluation Contrôle final (2h) contrôle de rattrapage (1h30) Déroulement du cours Cours magistraux

Optimisation linéaire Algorithme du simplexe Recherche opérationnelle Génie Civil Rappel Si un problème de programmation linéaire en forme standard possède une solution optimale, alors il existe une solution de base admissible qui soit optimale. Méthode du simplexe : passer d’une solution de base admissible à l’autre, en réduisant le coût. Algorithme du simplexe Michel Bierlaire 3 Problème avec – – – A matrice m lignes n colonnes lignes de A linéairement indépendantes On note

5 1.3.6 Exécution des résultats 5 Chapitre II LA PROGRAMMATION LINEAIRE (P.L) 2.1 Le modèle de Programmation Linéaire 13 2.1.1 La forme standard du modèle de Programmation Linéaire 13 2.1.2 Les solutions du Programmation Linéaire 14 2.1.3 Les assomptions du Programmation Linéaire 14 2.2 La résolution du Programme Linéaire 14 2.2.1 La méthode graphique 14 2.2.1.1 Les propriétés

Christian JUTTEN Systèmes asservis non linéaires Université Joseph Fourier - Polytech’ Grenoble Cours de troisième année du département 3i Options Automatique Août 2006 1 Table des matières 1 Introduction 1.1 Limitations des méthodes linéaires . . . . . . . . . . . . 1.2 Systèmes non linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Non-linéarités dans les systèmes asservis . . . . . . . . . 1.4 Systèmes asservis possédant un seul élément non linéaire 1.5 Exemples de réduction . . . . .