Modèle vectoriel

deux vecteurs − → −→ Dire que les vecteurs AB et CD sont égaux équivaut à dire que ABDC est un parallélogramme. B A D C 2 Relation de Chasles − → − → − → Pour tous points A, B et C : AB + BC = AC. Applications : • Simplifier des expressions vectorielles : − → − → − → − → − → Quand on remplace AB + BC par AC, on simplifie l’expression AB + BC. Exemple de simplification : → − → − → − → − → − → − → − → − → − → − → − → − AC + 2CB − AB = AC + CB + CB + BA = AB + CA = CA + AB = CB • Décomposer un vecteur

Le cours qui présente les principales notions à comprendre et à connaître est accompagné d’illustrations et d’applications directes afin d’assimiler immédiatement les notions traitées. Le premier chapitre est consacré à des rappels sur l’algèbre vectorielle et l’analyse dimensionnelle. Les deux traitent des grandeurs physiques de base qui sont utilisées pour l’expression des lois physiques. En plus des rappels nécessaires, l’objectif de cette partie est d’introduire des définitions claires et des notations

ET EDO Eric Goncalvès - septembre 2005 i Table des matières I MODELISATION, DISCRETISATION ET SIMULATION NUMERIQUE 1 I.1 Qu'est-ce qu'un modèle ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 I.2 Pourquoi faut-il modéliser ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 I.3 Quels sont les diérents modèles ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 I.4 De la modélisation à la simulation numérique . . . . . . . . . . . . . . . . .

optimal d’inflation1? 1. Parallèlement aux études empiriques s’est également développée une littérature théorique. Celle-ci fait appel à des modèles dynamiques d’équilibre général tels que le nôtre pour analyser l’effet de la taxe déguisée que constitue l’inflation sur le niveau des revenus (dans les modèles de croissance exogène) ou sur la croissance (dans les modèles de croissance endogène) ainsi que son incidence sur le bien-être. Voir, entre autres auteurs, Aiyagari (1990), Ambler, Phaneuf et Sauthier

4 L’expérience de Millikan . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.5 Les rayons X . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.6 La découverte de la radioactivité . . . . . . . . . . 1.1.7 Rayonnements   et  . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.8 Modèle nucléaire de l’atome et spectres atomiques 1.2 Naissance de la mécanique quantique . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Une théorie révolutionnaire . . . . . . . . . . . . . 1.2.2 De nouvelles applications technologiques . . . . . . 1.3 Quelques repères

à obtenir un modèle minimisant les erreurs d'estimations des individus actifs (individus à partir desquels le modèle a été construit), on cherche également à obtenir un modèle qui soit facilement interprétable, et qui permette d'effectuer des prévisions sur des individus (ou des entrées) pour lesquels on ne connaît pas la valeur de la variable explicative. Il faut, bien évidemment, que ces prévisions soient les plus proches possibles de la réalité. Il faut également que les modèles soient stables

concevoir une base de données OBJECTIFS Pendant ce stage, vous découvrirez les fonctionnalités de PowerAMC et apprendrez à l'utiliser pour élaborer les différents modèles nécessaires à la conception d'une base de données. Vous verrez comment construire, formaliser et maintenir ces modèles de données (modèle orienté objet - UML, modèle conceptuel et physique, dictionnaire, ...). 1) Introduction 2) Identification des données 3) Modélisation sémantique des données Travaux pratiques Une étude de cas

niveaux : -le modèle conceptuel de données (MCD) -le modèle logique (ou relationnel) de données (MLD) -le modèle physique de données (MPD dans un SGBDR) -le modèle conceptuel de traitement (MCT). La méthode MERISE 1 ne prend pas en compte : -les flux d’informations -les liens entre les données et les traitements -l’aspect organisationnel du système d’information D’où l’extension de MERISE 1 en MERISE 2. La méthode MERISE 2 prend en compte : -les modèles flux

de cours du 7 au 28 novembre 4 séances de travaux dirigés (TD) du 18 novembre au 18 décembre 1 devoir surveillé (DS) le 23 janvier 4/140 . Introduction Pour en savoir plus... Sur la modélisation en général : Modèles et Métamodèles Guy Caplat Sur le méta-modèle de référence d’UML : http ://www.omg.org/uml Sur UML et la modélisation objet : Modélisation Objet avec UML Pierre-Alain Muller, Nathalie Gaertner Chapitre sur la notation téléchargeable sur le site d’Eyrolles Sur les

Ecole des mines de douai | Régression logistique | Etude bibliographique - ADAPI | Emmanuel KOUAMSouhail MOUMANE | | 2010/2011 | | Résumé : Le modèle de régression logistique est un modèle multi variables qui permet d’établir la relation entre une variable Y et n variables X qui peuvent être qualitatives ou quantitatives. La variable Y dépendante est régit par la réalisation ou survenue ou non d’un événement et les variables indépendantes X représentent tous les facteurs susceptibles