Table de logarithmes

Licence informatique 2001 / 2002 Programmation fonctionnelle et logique Programmation fonctionnelle et logique --Dossier sur PROLOG Dossier sur PROLOG Martin Ludovic Dossier sur PROLOG Table des matières Table des matières I. La programmation logique ........................................................................................................................ 1 I.1. Un mode de programmation à part ..................................................................

Louis Pasteur et CNRS, e e e 7 rue Ren´ Descartes, 67084 Strasbourg cedex, France. e E-mail : Michele.Audin@math.u-strasbg.fr Url : http://www-irma.u-strasbg.fr/˜maudin Mots clefs. fonction holomorphe, fonction analytique, exponentielle, logarithme, th´or`me de Caue e chy, principe du maximum, th´or`me de Liouville, indice, singularit´s, fonctions m´romorphes, fonction e e e e ℘ de Weierstrass, produit infini, th´or`me des r´sidus, fonction zˆta de Riemann, th´or`me des nombres e e e

simplex-search-type procedures. This analysis formed the basis for the design of procedure RSS. 2.1 Formulation of Performance Measures for Simulation Optimization We used four figures of merit to evaluate stochastic simulation optimization procedures: (a) logarithm of the number of function evaluations; (b) absolute percentage deviation of the estimated optimal function value from the true optimal function value; (c) maximum over all coordinates of the absolute percentage deviation of the estimated optimum

[pic] Manuel d’apprentissage de Maple Université du Québec en Outaouais Été 2003 Table des Matières Table des Matières 2 Manuel du logiciel Maple 3 Introduction 3 Démarrage 3 Notions de bases 3 Feuille de travail 3 Ajouter du texte 4 Entrer une commande 5 Sections et sous-sections 6 Opérateurs standards arithmétiques 6 Fonctions, commandes et constantes 7 Sommes et produit 7 Nombres Complexes 8 Paquetages 8 Plots 9 Linalg

voltage et la force ionique du tampon interviennent également. 3.1. Taille et conformation de l'ADN Taille Les molécules d'ADN bicaténaires linéaires migrent en fonction de leur longueur: La vitesse de migration est inversement proportionnelle au logarithme du nombre de paires de bases. Conformation Les molécules d'ADN plasmidiques circulaires se présentent sous trois conformations de taille identique: - la forme surenroulée (forme 1 ou circulaire contrainte), - la forme relâchée (forme 2), résultant

permis de consulter sa thè sur les processus stochastiques fractals. se 3 PDF created with FinePrint pdfFactory trial version http://www.fineprint.com PDF created with FinePrint pdfFactory trial version http://www.fineprint.com TABLE DES MATIÈ RES Table des matières RESUME __________________________________________________________________ 11 ABSTRACT ________________________________________________________________ 15 INTRODUCTION ____________________________________________________________

GDP at constant prices of 1987, as reported in the national accounts. It is derived by deflating nominal GDP by the consumer price index et = The BIF/US dollar parallel exchange rate. Plots of the logarithms of the four time series are shown in Figure1. Fig. 1 demonstrates that the natural logarithm of parallel exchange rate, e, money supply , m1and m2, and inflation, p, exhibit strong upward trends. Figure 1. Plot of the model variables |[pic]

sont données en fin d’annexe ou in Lautier et Galli (2001, p. 15). Estimation des paramètres Pour estimer les paramètres dans chaque phase, nous minimisons la vraisemblance, calculée en supposant que les variables sont normalement distribuées. Le logarithme de la fonction de vraisemblance associée à l’observation yt s’exprime par: -(n/2) [ln(2π)] -(1/2)ln(Déterminant de Ft) - (1/2) v' t (Ft-1) ν t (14) où ν t est l’innovation à la date t et Ft la matrice de covariances qui lui est reliée. Avant

05485 Graphe des résidus et sortie R pour le modèle 1 Les graphes de diagnostic démontrent la normalité des résidus mais ne valident pas l’homoscédasticité du modèle. On ne valide donc pas la régression et on décide de réaliser une régression sur le logarithme. 2) Modèle 2 : Régression linéaire multiple sur la variable log(tractions) Modèle 2 : log(?? ) = ?0 + ?1 ?1? + ?2 ?2? + ?3 ?3? + ?? avec {Ei} i.i.d. ~?(0, ? 2 ) et i variant de 1 à 20 Avec Ti le nombre de tractions réalisées par l’individu i;

9406) F-Statistic 0,3735 (0,9960) 1,9438 (0,8568) 1,2924 (0,9357) Obs*R-squared 4,8981 (0,0863) 1,8018 (0,4061) 2,1644 (0,3388) Test de Jarque et Bera NB: Les p-values sont mentionnées entre parenthèses ; les taux de change ont été convertis en logarithme. Pour les trois modèles (Tableau 4), les tests ARCH confirment l’absence d’hétéroscédasticité dans les résidus. Le recours à une modélisation ARCH/GARCH est donc justifié comme le montre la significativité des coefficients associés aux composantes