Matrice de permutation

de la combinatoire des solutions consiste à déterminer le nombre total de combinaisons entre les différentes valeurs des variables d'entrée. Ce calcul s'appuie sur des notions d'analyse combinatoire basée sur le Principe du Dénombrement, sur les permutations et les combinaisons [GOLDBERG 94, page 340]. Cela suppose que les problèmes à traiter comportent un ensemble fini, dénombrable mais de cardinal élevé, de solutions. Toutes les méthodes d'optimisation combinatoire ont pour but de résoudre ce type

reflètent la variable non accessible directement à la mesure (e.g. Chin, 1998). D’ailleurs, les mesures d’ajustement global du modèle habituellement utilisées reflètent sa capacité à restituer le maximum en termes de variances et de covariances de la matrice éponyme calculée sur l’échantillon d’étude. C’est une grave erreur que d’utiliser des indicateurs par nature formatifs (Blalock, 1964 ; Fornell, Rhee et Yi, 1991) mais spécifiés réflectifs au sein du MES, ou encore de façon plus courante un mélange

polarisée en M ∉ D ρP σP  1  On sait que E ( M ) = − grad V ( M ) et que V ( M ) =  ∫∫∫D r dv A + ∫∫S r dS  donc 4πε 0   r ρP σP  u  avec u = et u = 1 E (M ) =  ∫∫∫D r 2 dv A + ∫∫S r 2 dS  4πε 0  r  Remarques La permutation de ∇ et ∫ est justifiée par le fait que ρ P et σ P sont bornées et continues et r = AM ≠ 0 (car M ∉ D ) les intégrales sont absolument convergents Les expression de V et E sont aussi valables à l’intérieur du diélectrique car E ( M )

d’enseignement. Le tableau 4 – Annexe 1 donne une répartition cohérente des modules dans les UE, semestre par semestre. Chaque département peut, en fonction de contraintes locales particulières, procéder à des permutations de modules entre les diverses unités d’enseignement, dans la limite de 4 permutations sur l’ensemble du parcours de tronc commun. Dans ce cas, il faut veiller à ce que les modules constitutifs d’une UE appartiennent au plus à deux domaines de connaissances regroupés de la façon suivante

...........................108 C:\CNAM\Data.doc Valeur C : Ingénierie des systèmes décisionnels Page 4 Conservatoire National des Arts et Métiers de Lille Data warehouse et data mining Version 1.1 Le 15 Juin 1998 9.3 - PROBLEME DES MATRICES CREUSES...............................................................................................................108 10 - MODELISATION..........................................................................................................

Cantonale e e e Vaudoise). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 Graphe simple et graphe orient´. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e Graphe simple et matrice d’adjacence. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Graphe d’intervalle. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Graphes simple et bipartis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Graphe

. . . . . . . . . . 11.3.3 Données nécessaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.3.3.1 Infrastructure figée du réseau . . . . . . . . . . . . . . . 11.3.3.2 Infrastructure variable du réseau . . . . . . . . . . . . . 11.3.3.3 Matrice de demandes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.4 Méthodologie de résolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.4.1 Définition d’une solution admissible . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.4.2 Algorithme . . . . . . . .

séries 2.6.1 Définition. Commutation des termes On dira qu’une série de terme général un est commutativement convergente si quelque soit la permutation σ de N, la série de terme général uσ (n) est convergente et a même somme que la série de terme général un . Notons qu’une série commutativement convergente est nécessairement convergente, en prenant pour σ la permutation identité. 2.6.2 Théorème. Convergence commutative. i) Une série est absolument convergente si et seulement si elle est commutativement

95* 35,468 20,470 Modèles du trend polynomial 1 2 3 AIC(p) = Log(det ∑ ) + 2 2k p n ; SC(p) = Log(det ∑ ) + 2 k pLog(n) n Avec, K : nombre de variables du système ; n : nombre d’observations ; p : nombre de retards et Σ : est la matrice variance covariance des résidus du VAR(p). Pour plus de détail voir également : Akaike H.(1981),« Likelihood of a model and information criteria », Journal of Econometrics, pp:3 -14. Schwarz G. (1978), « Estimating the dimension of a model », The

détecter 2 erreurs de bits dans un seul mot ou de corriger 1 erreur. 1.2) Détection d’erreur par code cyclique Un code est cyclique s‟il est linéaire (les bits de contrôle sont une combinaison linéaire des bits d‟information) et si toutes les permutations d‟un mot de code(suite de bits) restent un mot de code. C = [000,101,011,100] est un code cyclique ___________________________________________________________________ DI GALLO Frédéric Page 44/230 26/01/2012 Reseaux-et-Systemes _______