Math Sup

des théorèmes. Ce livre s’adresse principalement aux étudiants en mathématiques mais il couvre des thèmes que les enseignants pourront inclure dans leurs cours ou utiliser dans des séances de travaux dirigés. Par exemple, suivant Steven Roman [Amer. Math. Monthly, 87 (1980), pp. 805-809], nous présentons une démonstration de la formule bien connue de Faà di Bruno donnant la dérivée n-ième de la composée de deux fonctions. Les applications de cette formule aux fonctions analytiques réelles données au

extraire des informations utiles des donn´es, par l’interm´diaire de l’analyse des variations dans les observations. e e Nous ne nous int´resserons pas a la collecte des donn´es, qui est une tˆche importante e ` e a et difficile, mais qui ne rel`ve pas des math´matiques. Si on omet la collecte des donn´es, e e e les m´thodes statistiques se r´partissent en deux classes : e e • La statistique descriptive, statistique exploratoire ou analyse des donn´es, e a pour but de r´sumer l’information contenue dans les

irr´ductibles de R[X] . . . o e Bibliographie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Structures usuelles Au cours de vos deux ann´es de MIAS, vous allez d´couvrir divers domaines des math´mae e e tiques qui, du moins en apparence, n’ont pas toujours de liens ´vidents entre eux. Certaines des e lois qui r´gissent les objets consid´r´s, pourtant, ont un caract`re universel. Ainsi, des notions e ee e comme celles de lois internes, groupes

Chapitre 0 0.1- D´finition de la statistique e M´thode d’analyses e math´matiques et statistique e 13 janvier 2012 La statistique est un ensemble de m´thodes e scientifique bas´es sur le recueil, l’organie sation, la pr´sentation de donn´es, ainsi e e que sur la mod´lisation et la construction e de r´sum´s num´riques. Cette discipline e e e est dite statistique descriptive. Remarque :1 La statistique descriptive n’est qu’un mode de traitement de l’information parmi d’autres

Analyse combinatoire Math´matiques G´n´rales B e e e Universit´ de Gen`ve e e Sylvain Sardy 6 mars 2008 1 Le but de l’analyse combinatoire (techniques de d´nombrement) est d’ape prendre ` compter le nombre d’´l´ments d’un ensemble fini de grande cardinalit´. a ee e Notation : la cardinalit´ d’un ensemble Ω, not´e card(Ω) = |Ω| = #Ω, est le e e nombre d’´l´ments contenus dans l’ensemble Ω. ee Analyse combinatoire 2 1. Principe de multiplication Permet de compter le nombre de r´sultats

Cours de Math´ matiques 2 e premi` re partie : e Analyse 2 DEUG MIAS 1e ann´ e, 2e semestre. e Maximilian F. Hasler D´ partement Scientifique Interfacultaire e B.P. 7209 — F–97275 S CHOELCHER CEDEX Fax : 0596 72 73 62 — e-mail : mhasler@univ-ag.fr version du 21 avril 2002 1 www.L es-M athematiques.net Table des mati` res e Pr´ face e 3 ` ´ Pr´ face a la deuxi` me edition e e 4 1 Calcul int´ gral e 1.1 Int´ grale de Riemann . . . . . . . . . . .

Opérations mathématiques au clavier ..........................2-3 Opérations MATH ..........................................................2-6 Résolution d’équation .....................................................2-9 Opérations MATH NUM (Nombre) .............................2-14 Saisie et utilisation de nombres complexes .................2-17 Opérations MATH CPX (Complexe) ............................2-19 Opérations MATH PRB (Probabilité) ..........................2-21 Opérations sur les ANGLES

d’´quation diff´rentielle stochastique1 g´n´ralise celui d’´quation diff´rene e e e e e tielle ordinaire aux processus stochastiques. La formalisation th´orique de ce probl`me e e a ` elle seule a pos´ probl`me aux math´maticiens, et il a fallu attendre les ann´es 1940 e e e e et les travaux du math´maticien japonais Itˆ Kiyoshi pour la d´finition de l’int´grale e o e e stochastique. Il s’agit d’´tendre la notion d’int´grale de Lebesgue aux processus stochase e tiques selon un mouvement brownien. On construira

Organisation en ateliers sp´ecialis´es . . . . . . . . . . . . 13 1.3.3 Organisation en lignes de production . . . . . . . . . . . 13 1.3.4 Les industries de process . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.4 Formulation en mod`eles math´ematiques . . . . . . . . . . . . . . 14 1.5 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 I Les d´ecisions op´erationnelles 21 2 23 Ordonnancement en ateliers sp´ecialis´es 2.1 Introduction . .

inconnus. Le qualificatif aveugle e e 10 2 M´thodes d’analyse statistique multivari´e e e est introduit dans le mesure o` les statistiques des signaux sources ainsi que les mod`les de u e leurs m´langes sont inconnus. e Il existe divers mod`les math´matiques ou physiques de m´langes de sources, qui d´pendent e e e e g´n´ralement des applications : mod`le instantan´, mod`le convolutif ou mod`le spectral (Lae e e e e e coume et al., 1997; Servi`re et al., 1996). Dans le cadre de ce manuscrit, nous