Matrice d'une application linéaire

Faculté Polytechnique de Mons Dissertation originale présentée pour l’obtention du grade de Docteur en Sciences Appliquées par Bernard GOSSELIN APPLICATION DE RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS A LA RECONNAISSANCE AUTOMATIQUE DE CARACTERES MANUSCRITS Membres du jury: Professeur J. TRECAT, FPMs, Président Docteur C. PERNEEL, ERM Professeur C. WELLEKENS, EURECOM Professeur G. LIBERT, FPMs Professeur H. LEICH, FPMs, Promoteur Professeur A. PILATTE, FPMs, Doyen Année académique 95-96

Généralités sur les variables aléatoires Fonction de répartition Densité de probabilité Discontinuités d’une fonction de répartition et lois discrètes Loi de probabilité d’une variable aléatoire Y fonction d’une variable aléatoire X Indépendance de deux variables aléatoires Moments d’une variable aléatoire 5 • Lois de probabilité discrètes 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 Définition d’une variable discrète Loi de Dirac Loi uniforme Loi binomiale ou loi des tirages avec remise Loi multinomiale

visibilité sur l’évolution future. L’approche économétrique a occupé l’intérêt d’un grand nombre de chercheurs pour l’analyse et la prévision des séries temporelles dans divers domaines. Dans ce chapitre, nous étudions les modèles autorégressifs linéaires (VAR) et le modèle à correction d’erreur. L’intérêt de VAR est de proposer un modèle de formation des anticipations de taux d’inflation. La deuxième approche s’appuie sur le modèle à correction d’erreurs, valide pour analyser des séries de taux

RESUME EN FRANÇAIS Après le succès rencontré par les matériaux composites dans l'aéronautique et le spatial et grâce aux recherches menées ces dernières décennies sur leurs applications dans le génie civil, ces matériaux se développent de plus en plus dans la construction de façon concrète. A travers cette synthèse, nous allons aborder l’importance des matériaux composites au sein du BTP. Par la suite nous présenterons les différentes solutions qu’ils offrent en terme de renforcement structurel

travers ce chapitre, on va essayer de répondre à un ensemble de questions Econométrie ? Modèle ? Les principes de base d'une régression linéaire ? Les méthodes mathématiques appliquées dans une régression linéaire des données statistiques ? Comment juger statistiquement la fiabilité d'un modèle économétrique ? Comment interpréter les résultats et les indicateurs d'une régression linéaire ? Logiciels utilisés par les statisticiens ? Précision: L'économétrie c'est la mesure statistique des grandeurs de

Licence en Génie – civil LICENCE ACADEMIQUE Année Universitaire 2007 / 2008 Licence Génie Civil – Université de Sétif 1 MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE UNIVERSITE FERHAT ABBAS SETIF DOSSIER POU L’HABILITATION D’UNE OFFRE DE FORMATION DANS LE CADRE DU DIPLOME DE LICENCE « LMD » ETABLISSEMENT : UNIVERSITE FERHAT ABBAS SETIF INTITULE PROPOSE DE LA FORMATION: Licence Académique en Génie-Civil FILIERE : Mécanique OPTION : Génie Civil FACULTE : Des Sciences de l’Ingénieur

://labomath.univ-lille1.fr/∼jacques/ 2 Table des matières 1 2 Régression linéaire simple 1.1 Le modèle théorique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Le modèle statistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Estimation des paramètres . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4 Tests sur le modèle de régression linéaire . . . . . . . . . . 1.4.1 Vérification des hypothèses du modèle linéaire . . . 1.4.1.1 Normalité et homoscédasticité des résidus 1.4.1.2 Test de non corrélation

champ magnétique principale et la polarité (schéma ci-dessus). Le pôle nord du champ de l’induit est attiré par le pôle sud de l’inducteur principal. Cette attraction exerce une force de rotation sur l’induit qui tourne dans le sens des aiguilles d’une montre. II-Le potentiomètre Le potentiomètre une résistance fixe sur laquelle glisse un curseur. De cette façon l’utilisateur a la possibilité d’agir sur un système en tournant la tige du potentiomètre. Il est un type de résistance variable

. . . . . . 1.1.2 Nombres complexes . . . . . . 1.1.3 Trigonométrie . . . . . . . . 1.1.4 Dénombrement . . . . . . . . 1.1.5 Structures algébriques usuelles 1.1.6 Polynômes . . . . . . . . . . . 1.2 Algèbre linéaire . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Dimensions . . . . . . . . . . 1.2.2 Matrices . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Déterminants . . . . . . . . . 1.3 Algèbre bilinéaire . . . . . . . . . . . 1.3.1 Espaces préhilbertiens . . . . 1.3.2 Espaces euclidiens . . . . . . . 1.3.3 Automorphismes orthogonaux

1 - Le modele mathematique generale 16 2 - La programmation sous VBA 17 Comparaison des différentes méthodes 25 1. Comparaison des longueurs des heuristiques 25 2. Comparaison des temps des heuristiques 27 3. Résultats de la méthode exacte 29 Application au Routing Problem 30 1. 1ère Intuition 30 2. Use of the Google distance matrix Api 34 2.A) – Implantation de Google Distance Matrix sous VBA 34 2.B) Modification de PLRang pour prendre des distances en paramètres : 38 bilan du projet 44 Introduction