Système linéaire

fonctions 1 1 qui est atteint pour x = . 4 2 Page 6 G. COSTANTINI http://bacamaths.net/ 4. Fonctions linéaires - Fonctions affines Définition Les fonctions ¦, définies sur , dont l'expression peut se mettre sous la forme : ¦(x) = ax + b où a et b sont deux réels sont appelées fonctions affines. Deux cas particuliers : · lorsque b = 0, la fonction ¦ : x a ax est dite linéaire · lorsque a = 0, la fonction ¦ : x a b est (dite) constante. Exemples : les fonctions ¦ et g définies ci-dessous

appelée fonction constante, sa représentation graphique est une droite parallèle à l'axe des abscisses du repère (horizontale). Si b = 0, on a f(x) = ax. La fonction f est alors appelée fonction linéaire, sa représentation graphique est une droite passant par l'origine du repère. Les fonctions linéaires permettent de décrire les situations de proportionnalité, le paramètre a est alors le coefficient de proportionnalité. B. Détermination des paramètres Soit f la fonction affine définie par

EL GHAZI Imad  M’BA Yann                                                        DL n°2 REGRESSION LINEAIRE       Ce travail a pour objectif l’étude de la dépendance du nombre de miles parcouru par galon MPG  aux  ),HP   facteurs WT (le poids du véhicule en livres) ,ESIZE (puissance du moteur (cylindrés) en  (nombre de chevaux) ,BARR (nombre d’injecteur) .  1Estimation des coefficients de régression βj  ANOVAb Modèle Somme des carrés 1 Régression Résidu Total 931,893 194,155 1126,047 ddl 4 27 31

Proportionnalité et fonction linéaire (D’après Charnay et Mante PE1 PE2) Des exemples de situation Problème Avec une peinture blanche et une peinture verte, on réalise deux mélanges 1. le mélange A est obtenu avec 5 litres de peinture blanche et 3 litres de peinture verte 2. le mélange B est obtenu avec 7 litres de peinture blanche et 4 litres de peinture verte Quel est le mélange le plus vert ? Problème Six vaches produisent en moyenne 4000 litres de lait en 30 jours.

Bts MAI session 2003 | Exercice 2 : ( 11 points ) – Partie A - Résolution d’une équation différentielle 1. y ' + y = 0 y' = - y. cette dernière équation différentielle est de la forme : y ' = a y où a est une constante réelle a = -1 Les solutions de l’équation différentielle (E0) sur sont toutes les fonctions ayant pour écriture : où k est une constante réelle quelconque. 2. Soit h la fonction définie sur par h(x) = 2xe-x. h' (x) = 2e-x - 2xe-x h'(x) + h(x) = 2e-x - 2xe-x + 2xe-x

I) Objectif : Au cours de ce T.P. on va exploiter programmer et simuler des problèmes linéaire à fin de approfondir no connaissances. II) Problème 1 (cintrage du tube) : 1) Formulation de problème sous forma d’un programme linéaire : Variables de décision : X1: nombre de tube en aluminium X2: nombre de tube en acier Fonction Objectif : Minimisation des dépenses : MinZ = 6X1 +4 X2 Contraintes à respecter :

5  16.88  18.9 1.20 soit 19 caisses ( le nombre de Ainsi on a : G1( 4.5 , 11.375) et G2( 10 , 4.9) D’où : ( G1,G2) : y = a x + b avec a  4.9  11.375  1.17 et b= 4.9-(-1.17×10)= 16.6. 10  4.5 5- le nouvel ajustement est non linéaire , il donné par y = f(x). i) le nombre de caisse à ouvrir pour un temps d’attente de 5 mn signifie que : Y = 5 alors : X = ii) 48 =9.6 soit 10 caisses à ouvrir. 5 48 = 3.3mn 15 le temps d’attente à la caisse lorsque 15 caisses sont ouvertes

concomitantes : Comparer les cas où ils sont simultanément présents ou absent pour établir le lien causal entre les deux. Autrement dit de la corrélation statistique, donc plus on s’éloigne de 0 (donc se rapproche de 1 ou-1) plus la corrélation linéaire sera forte.

COURS MPSI 10. ALGÈBRE LINÉAIRE : APPLICATIONS LINÉAIRES R. FERREOL 09/10 A) APPLICATIONS LINÉAIRES REM : dans ce cours, E,F et G désignent des K-espaces vectoriels. I) GÉNÉRALITÉS. 1) Définition. DEF : Soit f une application de E dans F ; on dit que f est K-linéaire (ou que c’est un morphisme de K-espaces vectoriels) si f est un morphisme pour les deux lois définies sur E et F, c’est-à-dire si → → → → → → 1. ∀− , − ∈ E f (− + − ) = f (− ) + f (− ) x y x y x y − ∈ E ∀λ ∈ K f (λ− ) = λf (−

prédire une variable continue à partir d'une  autre. Nous allons également voir comment nous  N   ll  é l t  i   t    pouvons modéliser cette relation linéaire,  c'est‐à‐dire comment représenter le mieux  possible la relation linéaire entre deux  variables à l’aide d’une équation  mathématique. q R. Jahidi 10 Les questions auxquelles répond la modélisation  de la relation linéaire ressemblent souvent à  celles‐ ci : ll i  De combien les ventes d’une compagnie peuvent  augmenter lorsque le budget de publicité est