Musique algorithmique

linéaire 6.4 Algorithme logarithmique 6.5 Curiosité algorithmique 7 Propriétés de la suite de Fibonacci 8 Bestiaire de formules 9 Série génératrice 10 Divisibilité des nombres de Fibonacci 11 Primalité des nombres de Fibonacci 12 Applications 13 Généralisations 13.1 Suites de Fibonacci généralisées 13.2 Suites de Lucas 13.3 Suites de k-bonacci 14 Dans la culture populaire 14.1 Littérature 14.2 Cinéma 14.3 Télévision 14.4 Musique 14.5 Architecture 14.6 Jeux vidéo 15 Notes et références

intermédiaire qui se situerait entre une ordre régulier, périodique, et un chaos incontrôlé, aléatoire et singulier. Hiller, le père de la composition assistée par ordinateur, sans juger qui pourrait effectuer les compromis, considérait déjà que « la musique est un compromis, voire même une médiation, entre la monotonie et le chaos. » Artistiquement, à la théorie de l'information de Shannon répond la théorie de l’indétermination de John Cage (l’information est maximale donc nulle). En 1951, Cage et Feldman

cela n’a aucune importance. La lecture de l’aide en ligne de Matlab est fortement conseillée. Il est intéressant de compléter ces travaux par la réalisation personnelle d’un algorithme de FFT mais cela relève d’un enseignement d’informatique, algorithmique ou génie informatique. 1.2 Travail préparatoire : 1. Rappeler la transformée de Fourier de rect(t). En déduire celle de rect(t/θ) puis celle de x(t) = rect((t − t0 )/θ). On posera T F [x(t)] = X(f ). 2. Le signal x(t) est échantillonné à la

D´eclaration, construction, initialisation . . . 4.2 Repr´esentation en m´emoire et cons´equences 4.3 Tableaux a` plusieurs dimensions, matrices . 4.4 Les tableaux comme arguments de fonction 4.5 Exemples d’utilisation des tableaux . . . . . 4.5.1 Algorithmique des tableaux . . . . . 4.5.2 Un peu d’alg`ebre lin´eaire . . . . . . 4.5.3 Le crible d’Eratosthene . . . . . . . 4.5.4 Jouons a` la bataille rang´ee . . . . . 4.5.5 Pile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

qui sera repris dans le cours, entre la résolution des équations et la représentation graphique. Chapitre 1 : Second degré 5 Dans la partie C , on exploite le fait que la méthode d’Al-Khwarizmi soit algorithmique. C’est l’occasion d’insister auprès des élèves sur le fait que la pensée algorithmique est très ancienne, qu’elle n’est pas une conséquence de l’invention de l’informatique comme ils pourraient le croire. Ici, on programme cet algorithme, on peut alors le tester sur un grand nombre d’exemples

ELECTROMAGNETISME 1 M. MEYER SALLE A5 9:45 10:00 9:45 7:45 TP Algo Prog 1 TP C2I SALLE F3 A.COUTURIER SALLE F2 9:45 Gr 1 SALLE E4 TD TD Mécanique 1 Outils maths S.SANQUER B.TRAVAIN Gr 3 Gr 2 à/c du 02/03/2010 SALLE S3 SALLE CM - ALGORITHMIQUE et PROGRAMMATION 1 G. TALADOIRE AMPHI 200 9:45 10:00 TD Analyse 1 CM - ANALYSE 1 Y. ROUIBAH AMPHI 400 AMPHI 200 le 11/03 9:45 10:00 :30 10:00 TP Algo Prog 1 A.COUTURIER 10:00 TD Algèbre 1 C. CUNY Gr 2 SALLE S3 TD Electromag.1

minuscules, le nom de la variables doit refléter son contenu - nom de la fonction ou de la procédure : une majuscule au début de chaque mot, coller, ou on utiliser des underscor. - PQL : Plan qualité logiciel (description des normes algorithmique) Les variables : Une variable doit avoir un nom, une valeur et un type Le type correspond au différente valeur de la variable Les différents typess : entier, réel, boolean, les cractères(alphabétique ou numérique), les chaînes de caractères

________________________________________ Bases d'un langage algorithmique Le langage algorithmique est un langage générique permettant de traiter des problèmes par concaténation d'instructions élémentaires. Il est à la base de tous les langages de programmation (enfin... tous les langages de programmations impératifs). Structure de base En matière de programmation, il n'y a pas grand chose d'obligatoire mais beaucoup de choses recommandées. En particulier, un programme a à peu près toujours

algorithmik Esnard Aurélien Algorithmique Numérique Généralités Normes et rayon spectral: Définition norme vectorielle : x a x , R n → R+ vérifiant : - x ≥ 0 et x = 0 ⇔ x = 0 α .x = α . x x+ y ≤ x + y = ∑ xi i Exemple de norme vectorielle : Norme 1 : Norme 2 : Norme ∞ : X X X 1 2 = ∑x i i 2 i = X, X ∞ = Sup xi Proposition : En dimension finie, toutes ces normes sont équivalentes ; en pratique, on choisit celle qui nous arrange. Définition

boucle de n iterations // opération fondamentale de multiplication 2 Remarque 2 : la théorie de la complexité a pour but de donner un contenu formel à la notion intuitive de difficulté de résolution d’un problème. 3 Type de complexité algorithmique On considère désormais un algorithme dont le temps maximal d’exécution pour une donnée de taille n en entrée est noté T(n). Chercher la complexité au pire – dans la situation la plus défavorable – c’est exactement exprimer T(n) en général en notation