Matrice d'une application linéaire

Mathématiques IX 1 1. Algèbre 1.1 Relations 1.2 Structures algébriques 1.3 Nombres entiers, nombres rationnels 1.4 Arithmétique dans Z 1.5 Polynômes et fractions rationnelles 1.6 Généralités sur les applications 1.7 Applications linéaires – Espaces vectoriels 1.8 Matrices – Déterminants – Systèmes linéaires 1.9 Espaces vectoriels euclidiens 1.10 Réduction des endomorphismes 1 1 2 5 7 8 11 12 17 22 26 2. Analyse 2.1 Espaces vectoriels normés 2.2 Nombres réels 2.3 Nombres complexes 2.4 Suites 2.5 Fonctions

on définit le sens trigonométrique comme le sens inverse de celui des aiguilles d’une montre. Alors l’angle orienté entre deux vecteurs (u, v) est positif s’il est mesuré en allant de u vers v dans le sens trigonométrique, et négatif sinon. Ainsi, si (O; i, j) est un repère orthonormé direct, l’angle orienté (i, j) vaut +π/2 (mesuré dans le sens trigonométrique), ou bien −3π/2 (mesuré dans le sens des aiguilles d’une montre). Plus généralement, un angle orienté est toujours défini à 2kπ près, k

Ecole Doctorale Edocif Séminaire Méthodologique L’Econométrie des Données de Panel Modèles Linéaires Simples Christophe HURLIN L’Econométrie des Données de Panel 2 Figure 0.1: Présentation Le but de ce séminaire est de proposer une initiation, tant sur le plan théorique que sur le plan appliqué, à l’économétrie des données de panel. Sur le plan théorique, le séminaire débutera par une présentation des problèmes de spéci…cations de base en économétrie de panel et par les méthodes

X − µ k )' 2 (X1) pet_length v s . (X2) pet_w idth by (Y ) ty pe µk Σk 2 µ3 Centre de gravité conditionnelle Matrice de variance co-variance conditionnelle 1 µ2 µ1 1 2 3 Iris -s etos a 4 Iris -v ers ic olor 5 Iris -v irginic a 6 Equipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 3 [2] Homoscédasticité Égalité des matrices de variance co-variance conditionnelles Σ = Σ k , k = 1, K , K ( X 1 ) p e t_ le n g th v s . ( X 2 ) p e t_ w id th b y

ECOLE NATIONALE D’INGENIEURS DE TARBES Les composites à matrice Céramique Mémoire Matériau Le 12/12/2011 BOESPFLUG Anne-Lise ENJALBERT Marion ESCOUROLLE Mylène Tuteur : DELBE Karl Sommaire 1. 2. Introduction ..................................................................................................................................... 4 Généralités .................................................................................................................................

d'un produit; - acheteurs d'une marque et les acheteurs de marques concurentes; - clients fidèles et infidèles - vendeurs bons, médiocres et mauvais Un exemple donné par Churchill1 est celui d'un concours de vente où on a réussi à séparer trois groupes de vendeurs. Pour identifier quels sont les éléments (les variables) qui permettent de distinguer entre un bon et un mauvais vendeur, on a appliqué un questionnaire aux participants de ce concours. On s'est intéressé d'une manière prioritaire à quatre

Diapositive 1Optique matricielleI - IntroductionII - Eléments de l’optique matricielleIII - Principales matrices de transfertIV - Expression générale d’une matrice de transfertV - Changement d’origineVI - Relation de conjugaisonVII - Association de deux systèmesEléments de l’optique matricielle On rappelle que l’approximation de Gauss, qui est l’approximation linéaire de l’optique géométrique, consiste 4 ne considérer que les rayons faiblement inclinés par rapport 4 l’axe optique du systéme et donc

dimension finie. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 Rang d’une famille de vecteurs. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.6 Sous-espaces vectoriels de Kp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.6.1 Passage d’une partie g´n´ratrice ` une base ; calcul du rang. . . . . . . . . e e a 3.6.2 Passage d’une base ` un syst`me d’´quations cart´siennes. . . . . . . . . . a e e e 4 Applications lin´aires. e 4.1 D´finitions et exemples. . . . . . . . . . . . .

Cadre général Définitions Paradigmes et Applications Potentiels Évoqués Imagerie motrice Autres paradigmes Acquisitions ICM Mesures invasives Mesures non-invasives Traitement du signal, extraction de caractéristique Filtrage Caractéristiques Classification des signaux Méthodes de classification Validation et mesures de performances Bibliographie R. Flamary (U. Rouen) 2 / 53 Introduction Section Introduction Cadre général Définitions Paradigmes et Applications Potentiels Évoqués Imagerie motrice Autres

vecteur 1.1 Définition d ‘un vecteur 1.2 Composante d’un deux vecteurs 1.3 Somme de deux vecteurs 2 Produit scalaire de deux vecteurs 3. Produit vectoriel de deux vecteurs 3.1 Expression analytique du produit vectoriel 3.2 Méthode prodigue 4. Dérivée d’une fonction vectorielle 4.1 Exercices d’application B. GEOMETRIE PLANE 5. Les droites 5-1 Changement de repère 5-2 Exercice d’application 5-3 Equation de la droite 5-4 Positions relatives de deux droites 6. Les relations métriques dans le triangle. 6-1