Linéaire B

Hassna A.U 2011/2012 Cas général : Emploi des variables artificielles Niveau : 2ème/4ème année Filière : Management ELIDRISSI Hassna A.U 2011/2012 Chapitre 5 : Cas général : Emploi des variables artificielles Introduction Un programme linéaire peut comporter 3 types de contraintes (P), (Q) et (R) • Les contraintes de type (P) sont de la forme : a j 1 p ij x j  bi où bi  0 bk  0 bl  0 • Les contraintes de type (Q) sont de la forme : a j 1

Concerne l’intervalle de confiance : La loi normale. Cas d’une régression linéaire : L’opération consiste à déterminer un intervalle qui a p chances / 100 de contenir une valeur cherchée quelconque, pour un risque d’erreur alpha égal à(100 – p), p étant le niveau de confiance. Cet intervalle est délimité par 2 droites parallèles et équidistantes de la droite de régression : 3 droites de même coefficient directeur : déterminer l’ordonnée à l’origine ? La distance est définie à partir de l’ecart

conditions générales de solvabilité . Entre 1945 et 1950 Klein présentait ses premiers modèles dont la solution était obtenue par la méthode du maximum de vraisemblance . En 1949 Koopmans déterminait les conditions de solvabilité dans le cas d'un modèle linéaire . En 1954 Theil introduisait la méthode des doubles moindres carrés permettant des calculs effectifs . Toutefois la généralisation des modèles économétriques à équations simultanées utilisée pour des modèles prévisionnels se heurta pendant longtemps

exacte rapporte 1 point. Une réponse inexacte enlève 0,5 point et une absence de réponse n'apporte et n'enlève aucun point. 1. Pour tous réels a et b, strictement positifs, ln  ab   ln  a 2  est égal à : b   b) ln  b  a  a) ln   a ln b ln a c) 2. e 2 ln 3 est égal à : a) 2 3 b) 1 9 c) 9 a) 0,  b) 1,  c)  ,   3  3. L’ensemble des solutions dans ℝ de l’inéquation e3 x  1  0 est l’intervalle Exercice 2: (6 pts) 1

inférieure pour accepter un modèle affine, peut-on envisager un ajustement linéaire de S en N ? 4. Donner une équation de la droite de régression de N en S par la méthode des moindres carrés. (précision [pic]). Recopier la valeur de r2. avec toutes les décimales affichées et mémorisez le coefficient directeur. (par exemple dans la mémoire A) 5. Faire de même pour la droite de régression de S en N. (mémorisez cette fois-ci dans la mémoire B) 6. Que constatez-vous en effectuant le produit des coefficients

une solution et une seule. De plus toute suite minimisante converge vers u. 1.3 Rappels de calcul différentiel Soit J une fonctionnelle définie sur un Hilbert V à valeurs dans R. On note V le dual de V , i.e. l’espace vectoriel des applications linéaires continues sur V à valeurs dans R. 1.3.1 Dérivées premières Définition 1.1 (Différentiabilité) J est différentiable (au sens de Fréchet) en u ∈ V s’il existe l u dans V telle que, ∀w ∈ V, J(u + w) = J(u) + lu (w) + (w) w , lu est la dérivée de

. . . . . . . Encodage des codes linéaires - Matrices génératrices . . . . . . . . . . . . Exemple : le code binaire de Hamming de longueur 7 Codes systématiques Décodage des codes linéaires - Matrices de contrôle Propriétés des matrices de contrôle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Codes linéaires Codes cycliques . . . . . . .

f s’annule} b) {f : R → R | f s’annule en 0} d) {f : R → R | f est impaire}. Exercice 7 [ 01686 ] [correction] Montrer que les parties de F([a, b] , R) suivantes sont des sous-espaces vectoriels : a) F = f ∈ C 1 ([a, b] , R) | f (a) = f (b) b) G = f ∈ C 0 ([a, b] , R) | b a f (t) dt = 0 Sous-espace vectoriel Exercice 2 [ 01681 ] [correction] Les parties suivantes sont-elles des sous-espaces vectoriels de R2 ? a) (x, y) ∈ R2 | x y c) (x, y) ∈ R2 | x = y b) (x, y) ∈ R2 |

Coefficients du binôme 8 3 Ensembles finis 10 4 Nombres complexes 12 5 Opérations 16 6 Groupes 17 7 Anneaux 23 8 Relations d’équivalence 28 9 Relations d’ordre 29 10 Propriétés de N 32 11 Propriétés de R 34 12 Suites récurrentes linéaires 35 13 Permutations 36 II 38 Arithmétique 14 Congruences 38 15 Pgcd 40 16 Relation de Bézout 42 1 17 Factorisation en nombres premiers 43 18 Propriétés de Q 44 19 Propriétés de Z/nZ 45 III 47 Polynômes 20 Polynômes 47 21

inexact d’affirmer que la recherche opérationnelle est un cas particulier de l’analyse de la décision multicritère en ce sens que le problème est modélisé sous la forme de contraintes et d’un critère unique à minimiser ou à maximiser (programmation linéaire). C’est une approche différente de l’analyse multicritère et elle possède une orientation plus prononcée vers la résolution pure de problème et l’optimisation. La construction de plusieurs critères, affectés de propriétés cohérentes et réalistes