Matrice orthogonale

……………………………..34 1-6) Base de données finale………………………………………………………………35 II- Etude préliminaire 2-1) Etude descriptive……………………………………………………………………..36 2-2) Etude empirique des corrélations entre variables explicatives…….………………....40 2-3) Analyse de la matrice de corrélation………………………………….……………....41 III- Etude approfondie : Analyse en composantes principales 3-1) 3-2) 3-3) 3-4) Résultats de l’ACP………………………..…………………………………………...42 Analyse du premier axe ……………………………………………………………...43 Analyse du deuxième axe

les longueurs d’onde → remplacement du monochromateur par un interféromètre de Michelson Le rayon (issu de S) frappe une séparatrice (Se) semi-transparente (film de germanium entre 2 plaques de KBr) → génération de 2 faisceaux identiques et orthogonaux Les faisceaux sont réfléchis par un miroir fixe (Mf) et un mobile (Mm) Le 2 faisceaux, recombinés sur le même trajet, traverse l’échantillon puis frappe le détecteur (D) → mesure globale de l’intensité lumineuse Instrumentation Spectromètre

mettre en évidence le problème de l’espérance-variance on aura besoin de différentes contraintes qu’on calculera au fur et à mesure de la procédure d’optimisation du portefeuille et qu’on notera ainsi : Ʃ = σ11…σ1n⋮⋱⋮σn1…σnn C’est la matrice de covariance des actifs risqués deux à deux du portefeuille correspondant. μ = μ1:::μn Représente un vecteur de moyenne regroupant les moyennes du rendement de chaque actif au cours du temps. Pour un tel calcul on a utilisé les informations

concentration doit être proportionnelle à la terre. Mythe des cité jardin entouré par des grands champs, cultivé le terrains autour de la ville. Développé le territoire, ponctué d’équipement à petites échelle au USA. 4 modèles / facteurs : - la grille (orthogonale aux USA) , Millet ville 4-5 millénaire av JC, Platon aussi. La trame est une façon d’organiser les richesses du territoires, la courbe sinueuse, pittoresque. NYC est une trame dessiné au sol mais en montant peu à peu, tapis dessiné et décidé avant

point REFERENTIEL PLAN 2 droites perpendiculaires + 1 point cas général : REFERENTIEL TRIDIMENSIONNEL 2 droites orthogonales + 1 pointQualité et contrôle tridimensionnel Pascal LE ROUX page *Dessin de définitionGF : groupement fonctionnelRef : référentiel construit à partir des surfaces principales du groupement fonctionnel : position

niveau des sous-domaines, 4 sous-échelles : la condition physique, la compétence sportive, l'apparence physique et la force. 168 sujets (étude 1) ont répondu aux 30 items de l'inventaire et les matrices des corrélations ont été soumises à des analyses en composantes principales, avec rotation orthogonale Varimax. L'inventaire reproduit la structure factorielle attendue. Cependant la suppression de 5 items permet d'accroître la consistance interne des sous-échelles. La structure hiérarchique de l'inventaire

vectoriel des polynômes à coefficients dans K (K = R ou K = C) de degré inférieur ou égal à n. Soit f l’endomorphisme de E défini par : ∀ P ∈ E, f (P ) = P − P . 1. Démontrer que f est bijectif de deux manières : (a) sans utiliser de matrice de f , (b) en utilisant une matrice de f . 2. Soit Q ∈ E. Trouver P tel que f (P ) = Q . Indication : si P ∈ E, quel est le polynôme P (n+1) ? Corrigé exercice 59 1. (a) L’application f est clairement linéaire. (*) De plus, ∀ P ∈ E\ {0}, deg P < deg P donc deg(P −

apparaît plus judicieux de tenir compte de trois modalités pour la localisation géographique : l’appartenance à une zone tempérée, à la zone équatoriale et à une région polaire. Que devient alors la relation économétrique ? Donner l’expression de la matrice X dans cette hypothèse. 4. On introduit les variables indicatrices suivantes : 1 si la ville i est dans une zone tempérée D1,i =  0 sinon 1 si la ville i est dans une zone équatoriale D2,i =  0 sinon On s’intéresse alors à la relation

tableau à n lignes et p colonnes que l’on appellera matrice d’ordre n × p. On prendra du temps pour poser correctement l’interprétation matricielle de la situation à décrire et il ne faudra pas hésiter, dans cette phase initiale, à légender le tableau de nombres pour en faciliter la compréhension. Des exemples permettront ensuite d’introduire et d’illustrer les opérations (addition, multiplication par un nombre, multiplication) sur ces matrices : nous donnons quelques exemples ci-dessous. Il importe

102 103 103 104 105 5 Algèbre linéaire numérique 5.1 Calculs inexacts en algèbre linéaire . . . . . . . . . . 5.2 Matrices pleines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.1 Résolution de systèmes linéaires . . . . . . . 5.2.2 Résolution directe . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.3 La décomposition LU . . . . . . . . . . . . . 5.2.4 La décomposition de Cholesky des matrices symétriques définies positives . . . . . . . . . 5.2.5 La décomposition QR . . . . . . . . . . . . . Calcul mathématique