Math Sup

2009/2010 M. NGUYEN PHU QUI Universit´ Pierre et Marie Curie e Cours de LM 201 - Compl´ments d’analyse et d’alg`bre e e Table des mati`res e Introduction La r´daction math´matique e e 1. Bien r´diger . . . . . . . . . . . . e 2. De quoi parle t-on ? . . . . . . . . 3. Du bon usage des quantificateurs 4. Le raisonnement par r´currence . e 5. Le raisonnement par l’absurde . . 6. La preuve par analyse-synth`se . e 3 4 4 5 5 6 7 8 10 10 18 22 29 29 36 44 54 64 . . . . . . . . . . . .

philosophiques e . 3.3. La p´riode classique e . . . . . . . 1. Platon et son ´cole . . . . . . e 2. Eudoxe de Cnide . . . . . . 3. Aristote . . . . . . . . . . 3.4. La m´decine grecque classique . . . e 3.5. La p´riode hell´nistique . . . . . . e e 1. Math´maticiens et m´caniciens e e 2. Astronomes . . . . . . . . . 3. M´decins . . . . . . . . . . e 3.6. Le d´clin de la science antique . . . e . . . . . . . dans l’histoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Exercices de math´matiques e HX3 2011-2012 J’ai rassembl´ les plus beaux exercices de TD de cette ann´e suivant certaines r`gles : Je ne garde que ceux qui e e e poss`dent une solution “ originale ” qui n’a pas ´t´ propos´ dans la correction des TD. On trouvera aussi quelques e ee e exercices de d´but d’ann´e qui n’ont jamais ´t´ corrig´s, sauf quelques uns au tableau. e e ee e Le tout est regroup´ par th`mes : Alg`bre g´n´rale (et d´but d’ann´e), Analyse, et Alg`bre lin´aire. Les solutions e e

l’ordonnancement ? 2 Quelques domaines concern´s par la fonction e ordonnancement 3 La fonction ordonnancement dans la gestion de la prodution 4 Contraintes rencontr´es en ordonnancement e Formulation math´matique e Contraintes de potentiel Contraintes disjonctives Contraintes cumulatives 5 Formulation math´matique e Introduction aux probl`mes d’ordonnancement e 3 novembre 2005 4 de 66 Plan Ordonnancer ? D´finition e Le probl`me d’ordonnancement consiste ` organiser dans le e a temps

d´evelopp´ees : les chapitres 7 et 8 seront peu exploit´es. J’envisage de faire migrer, en 2015 - 2016, une bonne partie de leur contenu vers le document correspondant `a mon module de 2`eme ann´ee de m´ecanique des fluides (Plaut 2014b). Du point de vue math´ ematique, les m´ecaniciens ont ´eprouv´e le besoin d’´etendre l’analyse vectorielle classique que vous avez apprise en classes pr´eparatoires (´etude des fonctions de plusieurs variables, d´efinition des op´erateurs gradient, divergence et rotationnel

Math´matiques Num´riques e e et Analyse de Donn´es e ESIAL 1 ann´e e `re e Notes de cours r´dig´es par B. Pin¸on et J.-F. Scheid e e c 2007-2008 Table des mati`res e 1 Arithm´tique flottante e 1.1 Repr´sentation d’un nombre en virgule flottante . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 1.1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2 D´finition formelle d’un syst`me fini de repr´sentation en virgule flottante e e e 1.1.3 Approximation d’un nombre

phono+administrateur central - Sollicite attent°, concentrat°, stockage phono, importance charge cognitive, connaissance des nbres+ opérat° arithmétiQ - Sollicite attent°, rapport enft av scol, rapport av math, anxiété, project° QI normal 90-110. 110-120 = normal fort. 120-130 : fort, sup 130 : très fort. 80-90 : normal faible. 70-80 : faible. Inf 70 : très faible. Voir différence entre les indices : prendre notes composites. Significatif à partir de 9 points (entre 9-12) : diff entre ICV/IRP

cétéra) étym. étymologie ex. exemple (ou exercice) fasc. fascicule fig. figure hab. habitant id. idem (le même) i. e. id est (c'est-à-dire) ill. illustration inf. inférieur introd. introduction ital. italique M., MM. monsieur, messieurs math. mathématique Me, Mes maître, maîtres Mgr, Mgrs monseigneur, messeigneurs Abréviation Mot complet Mlle, Mlles mademoiselle, mesdemoiselles Mme, Mmes madame, mesdames ms. manuscrit N nord N.B. nota bene (prenez bonne note) N. D.A. note de

quantitative discr`te peut ˆtre repr´sent´ par un nombre fini de valeurs. Ce sera, e e e e par exemple, le nombre d’enfants par famille, le nombre d’hospitalisations par patient, le nombre de p´tales dans une fleur, etc. Ces valeurs peuvent ˆtre trait´es math´matiquement (par exemple, e e e e par des op´rations de base comme l’addition, la soustraction, etc.). e Une variable quantative continue peut prendre toutes les valeurs possibles dans un intervalle donn´ [a, b] 1 . Par exemple, le poids, la taille

Introduction aux statistiques math´ematiques E. Moulines, F. Roueff 5 octobre 2012 Table des mati` eres I Estimation param´ etrique 1 Mod` ele de Bernoulli 1.1 Exhaustivit´e . . . . . . . . . 1.2 Estimateur du maximum de 1.3 Estimation sans biais . . . . 1.4 Intervalles de confiance . . . 1.5 Approche asymptotique . . 1.6 Tests d’hypoth`eses . . . . . 3 . . . . . . . . . vraisemblance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Mod´