Matrice d'une application linéaire

valeurs réelles 1 Dé�nition d'une fonction vectorielle Dé�nition 1 Soient n ∈ N?, p ∈ N? et U un ouvert de Rn. Une fonction vectorielle de plusieurs variables est une fonction de la forme f : U → Rp (x1, . . . , xn) 7→ ( f1(x1, . . . , xn), . . . , fp(x1, . . . , xn) ) où, pour tout i ∈ {1, ..., n}, les fi sont des fonctions de n variables à valeurs réelles. Les fonctions réelles f1, f2, . . . , fp sont appelées fonctions coordonnées de la fonction f . 2 Di�érentiabilité d'une fonction vectorielle Dé�nition

. . . . . . . . . . . . . . . 0.3.1 Multiplication et division de fractions 0.3.2 Simplification d’une fraction . . . . . 0.3.3 Addition de fractions . . . . . . . . . 0.4 Fractions algébriques . . . . . . . . . . . . . 1 Systèmes linéaires, programmation linéaires 1.1 Mise en équation . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Équations linéaires . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Systèmes d’équations linéaires . . . . . . . . 1.4 Les systèmes 2 × 2 . . . . . . . . . . . . . . 1.4.1 Résolution graphique .

Arithmétique 12 Algèbre linéaire 13 Algèbre linéaire en dimension finie 14 Matrices 15 Polynômes 16 Espaces euclidiens Index 239 251 261 277 301 339 361 393 9782100547678-Fresl-Avt.qxd 8/07/10 12:27 Page IV Avant-propos Cet ouvrage s’adresse aux élèves de première année de classes préparatoires scientifiques. Il leur propose de mettre en pratique les notions abordées en cours de mathématiques par le biais d’exercices. Chacun est assorti d’une correction détaillée,

Reconstruction 3D  Mosaïque d’images  Transfert d’images 20/02/15 2 Introduction  Le calibrage géométrique d'une caméra consiste à:  déterminer la relation mathématique entre les coordonnées des points 3D de la scène observée et les coordonnées 2D de leur projection dans l'image (points-image)  Cette étape de calibrage constitue le point initial pour plusieurs applications de la vision artificielle, comme par exemple:  la reconnaissance et la localisation d'objets,  le contrôle dimensionnel

accompagnés d’une solution plus ou moins succinte allant de la simple réponse au calcul demandé à une rédaction complète pour les questions non immédiates. Michel Quercia Table des matières I Algèbre générale 6 1 Applications 6 2 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

et la culture scientifique sont des modèles. Mais surtout dont ce que j’appellerais la générosité scientifique est une de ces choses rares et pures dont la vie réclamerait des émules. Merci à tous les collègues du département, adeptes du non-linéaire, de la robustesse, des expérimentations, ou d’autres thèmes passionnants avec lesquels je regrette de ne pas avoir des échanges infinis ou jusqu’à satiété... jusqu’ici ! Merci à tous ceux qui m’ont accueilli, aidé, appris, accompagné, fait rire

Université Rennes 2 Master de Statistique Année 2012/2013 Premier Semestre Régression linéaire Arnaud Guyader Ce cours est tiré des quatre premiers chapitres du livre de Pierre-André Cornillon et Eric MatznerLøber, Régression avec R, paru chez Springer en 2010. Table des matières 1 La régression linéaire simple 1.1 Modélisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Moindres Carrés Ordinaires . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Calcul des estimateurs de β1 et β2 . . . .

sondage, nOliveHe édition P. ARDIllY .. Analyse statistique des données spatiales J.-J. DROESBEIŒ, M. lEJEUNE~ d:sAPoRTX;Eds. .. Modèles statistiques pour données qualitatives J .-1. DROESBEKE, M. LEJEUNE, G. SAPORTA, • Plans d'expériences. Applications à l'entreprise J.-J. DROESBEKE, J. FINE, G. SAPORTA, • Eds. Méthodes bayésiennes en statistique J.-J. DROESBEKE, J. FINE, G. SAPORTA, .. Eds. Eds. La régression PLS. Théorie et pratique M.TENENHAUS • Probabilités. Exercices corrigés D

Opérationnelle Chapitre 1 : NOTIONS DE BASE SUR LES GRAPHES 1.1 Définitions 1.2 Quelques graphes particuliers 1.3 Représentation des graphes sur machines 1.3.1 Matrice d’adjacence 1.3.2 Matrice d’incidence 1.3.3 Exemple Chapitre 2 : PROBLEMES DE CHEMINEMENTS 2.1 2.2 Définition Le problème de l’arbre de poids minimum. Algorithme de Kruskal et Application 2.3 Problèmes de plus courts chemins 2.3.1 Définitions 2.3.2 Exemple 2.3.3 Plus courts chemins d’un sommet à tous les autres. Algorithme de Bellman

. . . . . . . . . . . . . . . 0.3.1 Multiplication et division de fractions 0.3.2 Simplification d’une fraction . . . . . 0.3.3 Addition de fractions . . . . . . . . . 0.4 Fractions algébriques . . . . . . . . . . . . . 1 Systèmes linéaires, programmation linéaires 1.1 Mise en équation . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Équations linéaires . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Systèmes d’équations linéaires . . . . . . . . 1.4 Les systèmes 2 × 2 . . . . . . . . . . . . . . 1.4.1 Résolution graphique .