( ) n n n. x x x n n n x

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "( ) n n n. x x x n n n x"

Transcription

1 Trmil S Cpitr 3 L foctio potill Pg sur 8 I) Présttio Itroductio Itrpoltio d ) Défiitio Téorèm: (voir TD itro d l foctio potill pr suits géométriqus) L'équtio différtill f ' = f vc l coditio iitil f = dmt u uiqu solutio dérivl sur R O l'ppll foctio potill ctt solutio t o l ot p ) Solutio pprocé vc l métod d Eulr O sit qu si f st dérivl, lors o f ( ) f ( ) f '( ) E l ppliqut ici, o otit f ( + ) f ( ) + f ( ) = ( + ) f ( ) Ctt pproimtio st d utt millur qu st ptit ) O prt d t o «vc» pr ps d Pr récurrc, o motr qu pour tout tir, o : ( + ) ( + ) f f ) O ot lors u ( ), l suit ( ) f ( ) C st u suit géométriqu d riso + c) O s plc mitt ds l cs où =, c'st-à-dir qu l o prt du poit ( ;) pour costruir l cour O «vc» toujours pr ps d Pour =, o f + f ( ) = + = + = + dot ls cours «covrgt» qud td vrs l ifii vrs l cour d l foctio f solutio d l équtio différtill ' = t = d) O otit isi u fmill d foctios polôms f Rmrqu : Ctt fmill st u o pproimtio + Mis, il toujours u rc proliqu vrs l ut ou vrs l s suivt l prité d Cs polôms s ult tous u fois Touts ls cours préstt u smétri (il ou ctrl)!!!! ) E prticulir lim f ( ) + = = + Vlurs pprocés d : 5 f(),5,4883,59374,7484,7694,784593,78684 L clcultric do comm pproimtio : 78888

2 Trmil S Cpitr 3 L foctio potill Pg sur 8 3) Démostrtio d l istc: (à fir ds l cpitr sur ls suits) Utilistio d du suits djcts issus d l métod d Eulr (ors progrmm mis ds l documt d ccompgmt) Pour tout R, o défiit ls suits ( u ( )) t ( v ( )) = + t = pr u v Lmm : Iéglités d Broulli Pour tout rél Pour tout rél > t pour tout tir, < t pour tout tir, Rppl, pour tout tir, o ) Motros qu l suit ( ) u = = + = + + ( + ) u st croisst à prtir d u crti rg + Pour ds tirs tls qu > lors + st o ul, c qui prmt d fctorisr pr u+ = + = + = + ( ) + ( )( ) Or, pour suffismmt grd, o <, cl découl du fit qu lim = + ( + )( + ) + ( + )( + ) D'près l duièm iéglité d Broulli ppliqué vc X =, + ( + )( + ) o otit qu pour tout ssz grd, = = ( + )( + ) Cl prouv qu l suit ( u ) ) Motros qu l suit + + D'où, u+ + = u + + ( ) Pour tout tir tl qu > lors O déduit qu l suit ( ) c) Motros fi qu l suit ( u v ) st i croisst à prtir d'u crti rg v st décroisst à prtir d u crti rg u st o ul, c qui ous prmt d écrir v v st décroisst à prtir d u crti rg td vrs Pour tout tir tl qu > lors v ( ) st o ul, c qui ous prmt d écrir = u u = v : ( )

3 Trmil S Cpitr 3 L foctio potill Pg 3 sur 8 Comm qu >, X <, o put écrir l duièm iéglité d Broulli vc u = v u Pr illurs, il st clir qu = v u u Comm, o otit v v Comm v u v X = t o otit u =, o filmt motré qu v v u v v étt décroisst à prtir d u crti rg, ll st mjoré Notos M u d Efi, l suit ss mjorts, o doc v u M u v td i vrs D près l téorèm ds gdrms, l suit ( ) O doc motré qu ls suits ( u ( )) t ( v ( )) sot djcts à prtir d u crti rg Pr coséqut, cs du suits covrgt vrs l mêm limit Notos f ctt limit commu Nous llos mitt motrr qu ctt foctio st i l solutio du prolèm différtil f ' = f f ( ) = Comm pour tout tir, u ( ) =, il st clir qu f = Motros mitt qu f st dérivl t égl à s dérivé Pour tout tir, >, t tout o ul, o : + u ( + ) = + = + + = u Or, lorsqu st suffismmt grd, o : + > D près l prmièr iéglité d Broulli, o put doc écrir : t u ( + ) u + + E psst à l limit qud td vrs l ifii, o otit : t f ( ) f ( ) f ( + ) f O doc motré qu t f ( ) + + f ( ) f E rmplçt pr t pr +, l iéglité dvit : f ( + ) f ( ) f O doc otu: f f ( + ) E psst à l limit qud td vrs pr vlurs positivs, o otit qu f ( ) f lim = f >

4 Trmil S Cpitr 3 L foctio potill Pg 4 sur 8 Si < <, o otit d () t () qu ( ) f f lim 4) Uicité : (C c st u ROC) Prélimiir : ( ) f f f + f t = f L foctio f st doc dérivl t égl à s dérivé Si u foctio st solutio d l équtio différtill ' t ( ) E fft, cosidéros f u tll foctio t posos g = f f ( ) O : g ' f ' f f f ' f f f f O déduit qu l foctio g st costt égl à g f f Filmt, pour tout rél, f f ( ) =, c qui mpêc f d s ulr = = = Démotros mitt l uicité d l solutio : Soit t = = lors ll s ul jmis = = = f g du solutios d l équtio différtill f O pos = g f ' g f g ' f g f g O : ' = = = g g f ( ) O déduit qu l foctio st costt égl à ( ) = = g ( ) O déduit qu f t g sot égls D où l uicité d l solutio 5) Plus géérlmt, solutios d ' = ' = t = Téorèm: U foctio f st solutio d l'équtio différtill ' = ( ) si t sulmt si ll st d l form λ p, où λ R Il st évidt qu f λ p( ) = st solutio d l équtio différtill Réciproqumt, o cosidèr u solutio f d l équtio différtill Comm p s ul jmis, o put cosidérr l foctio g défii pr g f p( ) f p( ) O g ' = = p ( ) L foctio g st doc costt, otos λ ctt costt O doc f λ p( ) f = p( ) =

5 Trmil S Cpitr 3 L foctio potill Pg 5 sur 8 II) Propriétés lgériqus ) Propriété fodmtl Téorèm : ( ) f = p( ) ( + ) = Soit f u foctio dérivl sur R tll qu f = Ls ssrtios suivts sot lors équivlts: f u v f u f v pour tous réls u t v Tout foctio trsformt ls somms produit st u potill Démostrtio : Soit u rél qulcoqu O défiit lors ls foctios L foctio L foctio L foctio g pr g = f ( + ) f f ( ) g st dérivl t g ' f '( ) f ' f ( ) f ( ) f f ( ) g g st doc solutio d l équtio différtill g st doc d l form = + = + = λ ' = Comm d plus, g f ( ) f f ( ) f ( ) f ( ) Et doc qu f ( + ) = f f ( ) pour tous réls t ( ) O f ( + ) = f f ( ) pour tous réls t E dérivt pr rpport à d cqu côté, o otit f '( ) f ' f ( ) = = =, o déduit qu g st l foctio ull E prticulir pour =, o f '( ) f '( ) f ( ) E ott = f '( ), o otit l résultt ) L omr, ottio «puissc» Nottio : o ot l omr p( ) Coséqucs, = pour tout p = p( ) = p() p() p() = p() = + p p Pr logi vc ls formuls ds puisscs ( ) O put dir «potill d» ou «puissc» O rtrouv p() = 3) Coséqucs Pour tout,, o : = + = + = = = = ( ) =, o décidé d otr l foctio p =

6 Trmil S Cpitr 3 L foctio potill Pg 6 sur 8 III) Etud t rprésttio d l foctio potill ) Sig d pour tout, R = = Comm o vu plus, qu ll s ulit jmis, o put coclur qu pour tout R, > ) Vritios d l foctio potill S dérivé étt égl à strictmt croisst, qui, o vit d l voir, st strictmt positiv, l foctio potill st 3) Limits + t ) Prélimiir Pour tout R, Démostrtio: = = + Etudios l foctio f défii pr f = sur R f ' Comm l foctio potill st croisst, ctt qutité st positiv si L foctio f st doc croisst + Comm f = =, o doc motré qu f st positiv t doc qu sur R Comm >, o évidmmt ussi sur R ) Limit + lim + Démostrtio: Comm = + c) Limit lim = Démostrtio:, l résultt st évidt Comm pour tout R, o ussi E prticulir, si <, t sot positifs t o put pssr u ivrss: Comm >, o l'iéglité < E psst à l limit, o otit lim =

7 Trmil S Cpitr 3 L foctio potill Pg 7 sur 8 4) Tlu d vritio O vu précédmmt ls vritios t ls limits O put doc drssr l tlu ds vritios : 5) Cour rprésttiv + + 6) Logritm épéri Pour tout rél strictmt positif k, l'équtio = k dmt u uiqu solutio ds R Ctt solutio st pplé logritm épéri d k, oté l Démostrtio : TVI 7) Autrs limits ) Approimtio ffi u voisig d E utilist l limit du tu d ccroissmts, lim = Au voisig d, +,,,3,4,5,6 -, -, -,3 -,4 -,5 ^,,,3,5,6,8,9,8,7,7,6 +,,,3,4,5,6,9,8,7,6,5 ) Compriso à l foctio idtité lim = + t lim = + ( k ) O vu qu pour tout R Doc pour tout + Et pour tout,, c'st à dir R R 4 + Comm pour tout R, utilist l téorèm ds gdrms, 4 o otit lim lim = O otit l'utr limit post X = BAC Frc métro spt 5 Etud d u foctio fist itrvir l foctio potill

8 Trmil S Cpitr 3 L foctio potill Pg 8 sur 8 IV) Equtio différtill ' + = ) Rppl : résolutio d l équtio ssocié ' = (voir précédmmt) Téorèm: Ls solutios dérivls sur R d l'équtio différtill ' = ( ) sot d l form λ p, où λ R ) Résolutio d l équtio complèt ' = ) Solutio géérl Téorèm: Ls solutios dérivls sur R d l'équtio différtill ' = + sot d l form λ p ( ), où λ R ) L foctio costt g égl à st u solutio d l'équtio différtill ) Soit f u utr solutio d l'équtio différtill = f g = f g = f + ( g + ) = ( f g ) = O défiit lors l foctio pr ' ' ' Mis lors st solutio d l'équtio réduit f ' = f O vu qu l foctio s'écrivit ds c cs = λ Et doc f s'écrit f = + g = λ ) Solutio soumis à coditio Téorèm: ( α ) L'équtio différtill ' = + vc l coditio iitil f = β dmt u uiqu solutio dérivl sur R Ell st d l form λ p ( ), où λ R st à détrmir Livrs «Mts u quotidi» Equtios différtills Ss scod mmr «p 83 Dttio u cro 4» «p 88 Dmiqu d popultio modèl potil d Mltus» Avc scod mmr «p 78 U pplictio qui v vous rfroidir» «p 89 Dmiqu d popultio modèl logistiqu à popultio limité d Vrulst»

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé Bcclurét S Asie 9 jui 24 Corrigé A. P. M. E. P. Exercice Commu à tous les cdidts 4 poits Questio - c. O peut élimier rpidemet les réposes. et d. cr les vecteurs directeurs des droites proposées e sot ps

Plus en détail

16.1 Convergence simple et convergence uniforme. une suite de fonctions de I dans R ou C.

16.1 Convergence simple et convergence uniforme. une suite de fonctions de I dans R ou C. 16 Suites de foctios Suf précisio cotrire, I est u itervlle réel o réduit à u poit et les foctios cosidérées sot défiies sur I à vleurs réelles ou complexes. 16.1 Covergece simple et covergece uiforme

Plus en détail

Séries numériques. Chap. 02 : cours complet.

Séries numériques. Chap. 02 : cours complet. Séris méris Cha : cors comlt Séris d réls t d comlxs Défiitio : séri d réls o d comlxs Défiitio : séri corgt o dirgt Rmar : iflc ds rmirs trms d séri sr la corgc Théorèm : coditio écssair d corgc Théorèm

Plus en détail

a g c d n d e s e s m b

a g c d n d e s e s m b PPrrooppoossiittiioo 22001111JJPP 22770055 000011 uu 0088 fféévvrriirr 22001111 VVlliiiittéé jjuussqquu uu 3300//0044//22001111 tim c ir tv é p g c h u i rè s G A Z iv lu s IC.G R é c lo y m ip s 9 r7

Plus en détail

x +1 + ln. Donner la valeur exacte affichée par cet algorithme lorsque l utilisateur entre la valeur n =3.

x +1 + ln. Donner la valeur exacte affichée par cet algorithme lorsque l utilisateur entre la valeur n =3. EXERCICE 3 (6 poits ) (Commu à tous les cadidats) Il est possible de traiter la partie C sas avoir traité la partie B Partie A O désige par f la foctio défiie sur l itervalle [, + [ par Détermier la limite

Plus en détail

Comportement d'une suite

Comportement d'une suite Comportemet d'ue suite I) Approche de "ses de variatio et de ite d'ue suite" : 7 Soit la suite ( ) telle que = 5 ( + ) 2 Représetos graphiquemet la suite das u pla mui d' u repère. Il suffit de placer

Plus en détail

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1)

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1) Uiversités Paris 6 et Paris 7 M1 MEEF Aalyse (UE 3) 2013-2014 Chapitre 3 : Foctios d ue variable réelle (1) 1 Lagage topologique das R Défiitio 1 Soit a u poit de R. U esemble V R est u voisiage de a s

Plus en détail

Déroulement de l épreuve de mathématiques

Déroulement de l épreuve de mathématiques Dérouleet de l épreuve de thétiques MATHÉMATIQUES Extrit de l ote de service 2012-029 du 24 février 2012 (BOEN 13 du 29-3-2012) Durée de l épreuve : 2 heures Nture de l épreuve : écrite pr le socle cou

Plus en détail

Exponentielle exercices corrigés

Exponentielle exercices corrigés Trmial S Foctio potill Ercics corrigés Fsic 996, rcic Fsic 996, rcic 3 3 Fsic 996, rcic 4 4 Fsic, rcic 6 3 5 Fsic, rcic 4 3 6 Baqu 4 4 7 Epo + air, Amériqu du Nord 5 5 8 Basiqu, N Calédoi, ov 4 7 9 Basiqus

Plus en détail

La spirale de Théodore bis, et la suite «somme=produit».

La spirale de Théodore bis, et la suite «somme=produit». Etde d e vrite de l spirle de Théodore, dot issce à e site dot les sommes prtielles sot égles x prodits prtiels. Mots clés : spirle de Théodore, théorème de Pythgore, site, série, polyôme. L spirle de

Plus en détail

1 Mesure et intégrale

1 Mesure et intégrale 1 Mesure et itégrale 1.1 Tribu boréliee et foctios mesurables Soit =[a, b] u itervalle (le cas où b = ou a = est pas exclu) et F ue famille de sous-esembles de. OditqueF est ue tribu sur si les coditios

Plus en détail

Intégrales généralisées

Intégrales généralisées 3 Iégrles géérlisées Pour ce chpire, les focios cosidérées so priori défiies sur u iervlle réel I o rédui à u poi, à vleurs réelles ou complees e coiues pr morceu. L défiiio e les propriéés de l iégrle

Plus en détail

Exercice I ( non spé ) 1/ u 1 = 3 4. 2 3 u 2 4 + 3 9. 19 4 2/ Soit P la propriété : u n + 4. > 0 pour n 1. P est vraie au rang 1 car u 1

Exercice I ( non spé ) 1/ u 1 = 3 4. 2 3 u 2 4 + 3 9. 19 4 2/ Soit P la propriété : u n + 4. > 0 pour n 1. P est vraie au rang 1 car u 1 Bac blac TS Correctio Exercice I ( Spé ) / émotros par récurrece que 5x y = pour tout etier aturel 5x y = 5 8 = La propriété est doc vraie au rag = Supposos que la propriété est vraie jusqu au rag, o a

Plus en détail

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions Université Joseph Fourier UE MAT 127 Mthémtiques nnée 2009-2010 Chpitre 2 Le prolème de l unicité des solutions 1 Le prolème et quelques réponses : 1.1 Un exemple Montrer que l éqution différentielle :

Plus en détail

A11 : La représentation chaînée (1ère partie)

A11 : La représentation chaînée (1ère partie) A11 : L représettio chîée (1ère prtie) - Défiitio et schéms de cosulttio - Schéms de mise à jour (isertio, suppressio) - Exemples J-P. Peyri - L représettio chîée (première prtie) 0 Pricipe de l représettio

Plus en détail

e x dx = e x dx + e x dx + e x dx.

e x dx = e x dx + e x dx + e x dx. Chtr Foctos Gmm t foctos d Bssl Chtr Focto Gmm t foctos d Bssl Détrmto d l focto Gmm L focto Gmm st très sml à dédur à rtr d l tégrl d'eulr: Ctt tégrl st u focto d rmètr ; ll st rrésté r l symbol () t

Plus en détail

Intégration et probabilités ENS Paris, 2012-2013. TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé :

Intégration et probabilités ENS Paris, 2012-2013. TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé : Itégratio et probabilités EN Paris, 202-203 TD 203 Lois des grads ombres, théorème cetral limite. Corrigé Lois des grads ombres Exercice. Calculer e cet leços Détermier les limites suivates : x +... +

Plus en détail

Polynésie Septembre 2002 - Exercice On peut traiter la question 4 sans avoir traité les questions précédentes.

Polynésie Septembre 2002 - Exercice On peut traiter la question 4 sans avoir traité les questions précédentes. Polyésie Septembre 2 - Exercice O peut traiter la questio 4 sas avoir traité les questios précédetes Pour u achat immobilier, lorsqu ue persoe emprute ue somme de 50 000 euros, remboursable par mesualités

Plus en détail

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ 02475 ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n =

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ 02475 ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n = [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 1 juillet 14 Eocés 1 Nombres réels Ratioels et irratioels Exercice 1 [ 9 ] [correctio] Motrer que la somme d u ombre ratioel et d u ombre irratioel est u ombre irratioel.

Plus en détail

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe Chapitre 14 Chapitre 14. Théorème du poit fixe Si l o examie de plus près les méthodes de Lagrage et de Newto, étudiées au chapitre précédet, elles revieet das leur pricipe à remplacer la résolutio de

Plus en détail

Etude de la fonction ζ de Riemann

Etude de la fonction ζ de Riemann Etude de la foctio ζ de Riema ) Défiitio Pour x réel doé, la série de terme gééral,, coverge si et seulemet si x >. x La foctio zeta de Riema est la foctio défiie sur ], [ par : ( x > ), = x. Remarque.

Plus en détail

INTENTION LES PROCESSUS MATHÉMATIQUES

INTENTION LES PROCESSUS MATHÉMATIQUES INTENTION Adpttios u Cdre commu des progrmmes d études de mthémtiques M-9 telles que reflétées ds le documet Mthémtiques M-9 : Progrmme d études de l Albert (2007) Le coteu du documet Mthémtiques M-9 :

Plus en détail

Groupe orthogonal d'un espace vectoriel euclidien de dimension 2, de dimension 3

Groupe orthogonal d'un espace vectoriel euclidien de dimension 2, de dimension 3 1 Groupe orthogoal d'u espace vectoriel euclidie de dimesio, de dimesio Voir le chapitre 19 pour l'étude des espaces euclidies et des isométries. État doé u espace euclidie E de dimesio 1, o rappelle que

Plus en détail

Limites des Suites numériques

Limites des Suites numériques Chapitre 2 Limites des Suites umériques Termiale S Ce que dit le programme : CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Limite fiie ou ifiie d ue suite. Limites et comparaiso. Opératios sur les ites. Comportemet

Plus en détail

f n (x) = x n e x. T k

f n (x) = x n e x. T k EXERCICE 3 (7 points) Commun à tous ls candidats Pour tout ntir naturl n supériur ou égal à, on désign par f n la fonction défini sur R par : f n (x) = x n x. On not C n sa courb rprésntativ dans un rpèr

Plus en détail

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable Eo7 Séries etières Eercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable Eercice

Plus en détail

Séries réelles ou complexes

Séries réelles ou complexes 6 Séries réelles ou complexes Comme pour le chapitre 3, les suites cosidérées sot a priori complexes et les résultats classiques sur les foctios cotiues ou dérivables d ue variable réelle sot supposés

Plus en détail

Correction de l épreuve CCP 2001 PSI Maths 2 PREMIÈRE PARTIE ) (

Correction de l épreuve CCP 2001 PSI Maths 2 PREMIÈRE PARTIE ) ( Correction de l épreuve CCP PSI Mths PREMIÈRE PARTIE I- Soit t u voisinge de, t Alors ϕt t s = ϕt ρt s ρs Pr hypothèse, l fonction ϕt ϕt est lorsque t, il en est donc de même de ρt s ρt s ρs cr ρ s est

Plus en détail

. (b) Si (u n ) est une suite géométrique de raison q, q 1, on obtient : N N, S N = 1 qn+1. n+1 1 S N = 1 1

. (b) Si (u n ) est une suite géométrique de raison q, q 1, on obtient : N N, S N = 1 qn+1. n+1 1 S N = 1 1 Premières propriétés des ombres réels 2 Suites umériques 3 Suites mootoes : à faire 4 Séries umériques 4. Notio de série. Défiitio 4.. Soit (u ) ue suite de ombres réels ou complexes. Pour N N, o ote S

Plus en détail

Impôts 2012. PLUS ou moins-values

Impôts 2012. PLUS ou moins-values Impôt 2012 PLUS ou moin-values SUR VALEURS MOBILIÈRES ET DROITS SOCIAUX V v ti t à d f co o OP m à l Et L no di (o 20 o C c tit po Po c c or o o ou c l ou d 2 < Vou avz réalié d cion d valur mobilièr t

Plus en détail

Solutions particulières d une équation différentielle...

Solutions particulières d une équation différentielle... Solutios particulières d ue équatio différetielle......du premier ordre à coefficiets costats O cherche ue solutio particulière de y + ay = f, où a est ue costate réelle et f ue foctio, appelée le secod

Plus en détail

Les Nombres Parfaits.

Les Nombres Parfaits. Les Nombres Parfaits. Agathe CAGE, Matthieu CABAUSSEL, David LABROUSSE (2 de Lycée MONTAIGNE BORDEAUX) et Alexadre DEVERT, Pierre Damie DESSARPS (TS Lycée SUD MEDOC LETAILLAN MEDOC) La première partie

Plus en détail

Suites et séries de fonctions

Suites et séries de fonctions [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 3 avril 5 Eocés Suites et séries de foctios Propriétés de la limite d ue suite de foctios Eercice [ 868 ] [correctio] Etablir que la limite simple d ue suite de

Plus en détail

Les. qui. TUEnt. puis-je avoir confiance? est-ce complet et évolutif? est-ce bon marché? est-ce sûr et performant? KIUBI OR NOT KIUBI?

Les. qui. TUEnt. puis-je avoir confiance? est-ce complet et évolutif? est-ce bon marché? est-ce sûr et performant? KIUBI OR NOT KIUBI? Ls qstios qi TUEt #1 pis-j voir cofic? #2 st-c complt t évoltif? #3 st-c bo mrché? #4 st-c sûr t prformt? www. #1 propriété & cofic www. Propriété & cofic U sit st prodit. Idé rç sis-j propriétir d mo

Plus en détail

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire Séquece 5 La foctio logarithme épérie Objectifs de la séquece Itroduire ue ouvelle foctio : la foctio logarithme épérie. Coaître les propriétés de cette foctio : sa dérivée, ses variatios, sa courbe, sa

Plus en détail

PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS J. L. NICOLAS

PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS J. L. NICOLAS PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS ET APPROXIMATIONS DIOPHANTIENNES J. L. NICOLAS Cet article expose sup 3 e quelques iter'f~reces etre les pr'obl~res dloptimisatio e hombres etiers et la th~or-ie

Plus en détail

Corrigé du baccalauréat S Pondichéry 13 avril 2011

Corrigé du baccalauréat S Pondichéry 13 avril 2011 Corrigé du baccalauréat S Pondichéry avril EXERCICE Commun à tous ls candidats Parti I points. L ax ds ordonnés st asymptot à C au voisinag d ; la fonction étant décroissant sur ] ; + [, la limit quand

Plus en détail

FILTRAGE. ANALOGIQUE et NUMERIQUE. (Vol. 8)

FILTRAGE. ANALOGIQUE et NUMERIQUE. (Vol. 8) Dpt GEII IUT Bordaux I FILTRAGE AALOGIQUE t UMERIQUE (Vol. 8) G. Couturir Tl : 5 56 84 57 58 mail : couturir@lc.iuta.u-bordaux.fr Sommair I-Itroductio p. II-Filtrag aalogiqu p. 4 II-- Filtrs pass-bas d'ordr

Plus en détail

Calculer comment se constituer un capitale ; Calculer comment rembourser une dette en effectuant des versements réguliers.

Calculer comment se constituer un capitale ; Calculer comment rembourser une dette en effectuant des versements réguliers. CHAP: 8 Objecifs de ce chpire : Clculer comme se cosiuer u cpile ; Clculer comme rembourser ue dee e effecu des versemes réguliers. RAPPELS : Qu'es-ce qu'ue vleur cquise? Qu'es-ce qu'ue vleur cuelle? Le

Plus en détail

20. Algorithmique & Mathématiques

20. Algorithmique & Mathématiques L'éditeur L'éditeur permet à l'utilisateur de saisir les liges de codes d'u programme ou de défiir des foctios. Remarque : O peut saisir directemet des istructios das la cosole Scilab, mais il est plus

Plus en détail

Convergences 2/2 - le théorème du point fixe - Page 1 sur 9

Convergences 2/2 - le théorème du point fixe - Page 1 sur 9 Au sommaire : Suites extraites Le théorème de Bolzao-Weierstrass La preuve du théorème de Bolzao-Weierstrass3 Foctio K-cotractate4 Le théorème du poit fixe5 La preuve du théorème du poit fixe6 Utilisatios

Plus en détail

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES 2. Séries etières Défiitio 2.. O appelle série etière toute série de foctios ( ) f dot le terme gééral est de la forme f ()=a, où (a ) désige ue suite réelle ou complee et R.

Plus en détail

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable Exo7 Topologie Exercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable Exercice **

Plus en détail

Exo7. Déterminants. = 4(b + c)(c + a)(a + b). c + a c + b 2c Correction. b + a 2b b + c. Exercice 2 ** X a b c a X c b b c X a c b a X

Exo7. Déterminants. = 4(b + c)(c + a)(a + b). c + a c + b 2c Correction. b + a 2b b + c. Exercice 2 ** X a b c a X c b b c X a c b a X Exo7 Détermiats Exercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable T : pour

Plus en détail

Garantie des Accidents de la Vie - Protection Juridique des Risques liés à Internet

Garantie des Accidents de la Vie - Protection Juridique des Risques liés à Internet Résrvé à votr intrlocutur AXA Portfuill : CR012764 N Clint : 1 r réalisatur : Matricul : 2 réalisatur : Matricul : Intégr@l Garanti ds Accidnts d la Vi - Protction ds Risqus liés à Intrnt J complèt ms

Plus en détail

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES 1 ) POSITION DU PROBLÈME - VOCABULAIRE A ) DÉFINITION SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES O cosidère deux variables statistiques umériques x et y observées sur ue même populatio de idividus. O ote x 1

Plus en détail

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction Chapitre 3 : Trasistor bipolaire à joctio ELEN075 : Electroique Aalogique ELEN075 : Electroique Aalogique / Trasistor bipolaire U aperçu du chapitre 1. Itroductio 2. Trasistor p e mode actif ormal 3. Courats

Plus en détail

IGE G 4 E 87 M o M d o é d lisation o n de d s ba b ses de d do d n o n n é n es S ma m ine n 7

IGE G 4 E 87 M o M d o é d lisation o n de d s ba b ses de d do d n o n n é n es S ma m ine n 7 IGE48 Modélsto ds bss d doés Récupérto d l bs d doés Dogo Plo Pl d l s Récupérto Pourquo l récupérto? Typs d ps Log d trsctos Ms à jour d doés Roll bck ds trsctos Chckpot chés d récupérto Bckup t récupérto

Plus en détail

4 Approximation des fonctions

4 Approximation des fonctions 4 Approximatio des foctios Ue foctio f arbitraire défiie sur u itervalle I et à valeur das IR peut être représetée par so graphe, ou de maière équivalete par la doée de l esemble de ses valeurs f(t) pour

Plus en détail

L'algèbre de BOOLE ou algèbre logique est l'algèbre définie pour des variables ne pouvant prendre que deux états.

L'algèbre de BOOLE ou algèbre logique est l'algèbre définie pour des variables ne pouvant prendre que deux états. ciences Industrielles ystèmes comintoires Ppnicol Roert Lycée Jcques Amyot I - YTEME COMBINATOIRE A. Algère de Boole. Vriles logiques: Un signl réel est une grndeur physique en générl continue, on ssocie

Plus en détail

Techniques d analyse de circuits

Techniques d analyse de circuits Chpitre 3 Tehniques d nlyse de iruits Ce hpitre présente différentes méthodes d nlyse de iruits. Ces méthodes permettent de simplifier l nlyse de iruits ontennt plusieurs éléments. Bien qu on peut résoudre

Plus en détail

STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES

STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES NON-PAAMÉTIQUES Ecole Cetrale de Paris Arak S. DALALYAN Table des matières 1 Itroductio 5 2 Modèle de desité 7 2.1 Estimatio par istogrammes............................

Plus en détail

CSMA 2013 11e Colloque National en Calcul des Structures 13-17 Mai 2013

CSMA 2013 11e Colloque National en Calcul des Structures 13-17 Mai 2013 Enrichissmnt modal du Slctiv Mass Scaling Sylvain GAVOILLE 1 * CSMA 2013 11 Colloqu National n Calcul ds Structurs 13-17 Mai 2013 1 ESI, sylvain.gavoill@si-group.com * Autur corrspondant Résumé En raison

Plus en détail

Dérivation CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES

Dérivation CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Capitre 4 Dérivation Ce que dit le programme : CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Dérivation Nombre dérivé d une fonction en un point. Tangente à la courbe représentative d une fonction dérivable

Plus en détail

Algorithmes sur les mots (séquences)

Algorithmes sur les mots (séquences) Introduction Algorithmes sur les mots (séquences) Algorithmes sur les mots (textes, séquences, chines de crctères) Nomreuses pplictions : ses de données iliogrphiques ioinformtique (séquences de iomolécules)

Plus en détail

Sunêlia Domaine de la Dragonnière - RD612-34450 Vias sur Mer 04 67 01 03 10 - contact@dragonniere.com www.dragonniere.com

Sunêlia Domaine de la Dragonnière - RD612-34450 Vias sur Mer 04 67 01 03 10 - contact@dragonniere.com www.dragonniere.com t L C c c v d bgg l Pép pu d i Dg Véifi p u j é b d l m i Imp mil Kp th go D d l D C l d P Suêli Dmi d l Dgiè - RD612-34450 Vi u M 04 67 01 03 10 - ctct@dgi.cm www.dgi.cm [ Rmi d clé gti u plu td à 17h

Plus en détail

Processus géométrique généralisé et applications en fiabilité

Processus géométrique généralisé et applications en fiabilité Processus géométrique gééralisé et applicatios e fiabilité Lauret Bordes 1 & Sophie Mercier 2 1,2 Uiversité de Pau et des Pays de l Adour Laboratoire de Mathématiques et de leurs Applicatios - Pau UMR

Plus en détail

UNE AVENTVRE DE AGILE & CMMI POTION MAGIQUE OU GRAND FOSSÉ? AGILE TOVLOVSE 2011 I.VI VERSION

UNE AVENTVRE DE AGILE & CMMI POTION MAGIQUE OU GRAND FOSSÉ? AGILE TOVLOVSE 2011 I.VI VERSION UN AVNTVR D AGIL & CMMI POTION MAGIQU OU GRAND FOÉ? AGIL TOVLOV 2011 VRION I.VI @YAINZ AKARIA HT T P: / / W WW.MA RTVIW.F HT T P: / / W R WW.KIND OFMAG K.COM OT @ PAB L OP R N W.FR MARTVI. W W W / :/ P

Plus en détail

Calendrier des collectes 2015

Calendrier des collectes 2015 N j t t hgé? O! g! Tz, t f! C t 2015 O mégè, mbg, mbt, éht t, t txt, éhtt D pt ptq Ctt bh t p m m tmt à, m pté q j pét tt q m jt hgé mt t. L tâh q m t fé t mpt mx hbtt t pépt mj t pmt é. E t ff à m té

Plus en détail

Titrages acidobasiques de mélanges contenant une espèce forte et une espèce faible : successifs ou simultanés?

Titrages acidobasiques de mélanges contenant une espèce forte et une espèce faible : successifs ou simultanés? Titrgs cidobsiqus d mélngs contnnt un spèc fort t un spèc fibl : succssifs ou simultnés? Introduction. L'étud d titrgs cidobsiqus d mélngs d dux ou plusiurs cids (ou bss) st un xrcic cournt [-]. Ls solutions

Plus en détail

Guide de correction TD 6

Guide de correction TD 6 Guid d corrction TD 6 JL Monin nov 2004 Choix du point d polarisation 1- On décrit un montag mttur commun à résistanc d mttur découplé, c st à dir avc un condnsatur n parallèl sur R. La condition d un

Plus en détail

Module 3 : Inversion de matrices

Module 3 : Inversion de matrices Math Stat Module : Iversio de matrices M Module : Iversio de matrices Uité. Défiitio O e défiira l iverse d ue matrice que si est carrée. O appelle iverse de la matrice carrée toute matrice B telle que

Plus en détail

STI2D Logique binaire SIN. L' Algèbre de BOOLE

STI2D Logique binaire SIN. L' Algèbre de BOOLE L' Algère de BOOLE L'lgère de Boole est l prtie des mthémtiques, de l logique et de l'électronique qui s'intéresse ux opértions et ux fonctions sur les vriles logiques. Le nom provient de George Boole.

Plus en détail

Des prestations textiles personnalisées pour l hôtellerie et la restauration

Des prestations textiles personnalisées pour l hôtellerie et la restauration Ds prstatios txtils prsoalisés por l hôtllri t la rstaratio ti i R E R A R-GZ 992 por l trti profssiol d li Sivi d l hyiè t d la qalité ds txtils R_Hotl_Gastro_Iformatio_FRANZOESISCH.idd 1 1 19.04.2010

Plus en détail

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI FEUILLE D EXERCICES 7 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI Exercice - Lacer de dés O lace deux dés à 6 faces équilibrés. Calculer la probabilité d obteir : u double ; ue somme des deux dés égale à 8 ; ue

Plus en détail

Statistique descriptive bidimensionnelle

Statistique descriptive bidimensionnelle 1 Statistique descriptive bidimesioelle Statistique descriptive bidimesioelle Résumé Liaisos etre variables quatitatives (corrélatio et uages de poits), qualitatives (cotigece, mosaïque) et de types différets

Plus en détail

capital en fin d'année 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1 + T) = C 0 r en posant r = 1 + T 2 C 0 r + C 0 r T = C 0 r (1 + T) = C 0 r 2 3 C 0 r 3...

capital en fin d'année 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1 + T) = C 0 r en posant r = 1 + T 2 C 0 r + C 0 r T = C 0 r (1 + T) = C 0 r 2 3 C 0 r 3... Applicatios des maths Algèbre fiacière 1. Itérêts composés O place u capital C 0 à u taux auel T a pedat aées. Quelle est la valeur fiale C de ce capital? aée capital e fi d'aée 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1

Plus en détail

Synthèse de cours (Terminale S) Calcul intégral

Synthèse de cours (Terminale S) Calcul intégral Synthèse de cours (Terminle S) Clcul intégrl Intégrle d une onction continue positive sur un intervlle [;] Dns cette première prtie, on considère une onction continue positive sur un intervlle [ ; ] (

Plus en détail

Processus et martingales en temps continu

Processus et martingales en temps continu Chapitre 3 Processus et martigales e temps cotiu 1 Quelques rappels sur les martigales e temps discret (voir [4]) O cosidère u espace filtré (Ω, F, (F ) 0, IP). O ote F = 0 F. Défiitio 1.1 Ue suite de

Plus en détail

Chap. 5 : Les intérêts (Les calculs financiers)

Chap. 5 : Les intérêts (Les calculs financiers) Chap. 5 : Les itérêts (Les calculs fiaciers) Das u cotrat de prêt, le prêteur met à la dispositio de l empruteur, à u taux d itérêt doé, ue somme d arget (le capital) qu il devra rembourser à ue certaie

Plus en détail

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE A- Gééralités B- Précisio d u estimateur C- Exhaustivité D- iformatio E-estimateur sas biais de variace miimale, estimateur efficace F- Quelques méthode s d estimatio A-

Plus en détail

Intégrale et primitives

Intégrale et primitives Chpitre 5 Intégrle et primitives 5. Ojetif On herhe dns e hpitre à onstruire l opérteur réiproue de l opérteur de dérivtion. Les deux uestions suivntes sont lors nturelles. Question : Soit f une pplition

Plus en détail

POLITIQUE ECONOMIQUE ET DEVELOPPEMENT

POLITIQUE ECONOMIQUE ET DEVELOPPEMENT POLTQU ONOMQU T DVLOPPMNT TRUTUR DU MAR NATONAL DU AF-AAO T PR AU PRODUTUR MALAN Beïla Beoit osultat PD N 06/008 ellule d Aalyse de Politiques coomiques du R Aée de pulicatio : Avril 009 Résumé e papier

Plus en détail

e x o s CORRIGÉ 07-01 ... Chapitre 7. La conduite du diagnostic 1. Bilan fonctionnel par grandes masses Bilan fonctionnel de la société Bastin

e x o s CORRIGÉ 07-01 ... Chapitre 7. La conduite du diagnostic 1. Bilan fonctionnel par grandes masses Bilan fonctionnel de la société Bastin ................................................... Chapitr 7. La cnduit du diagntic CORRIGÉ 07-01 1. Bilan fnctinnl par grand ma Bilan fnctinnl d la ciété Batin Empli tabl 3 900 Rurc prpr 3 870 Actif

Plus en détail

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES DEUXIEME PARTIE Deuième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES Chapitre. L assurace de capital différé Chapitre 2. Les opératios de retes Chapitre 3. Les assuraces décès Chapitre 4. Les assuraces

Plus en détail

7. Droit fiscal. Calendrier 2014. 7.1 Actualité fiscale 7.2 Contrôle et contentieux fiscal 7.3 Détermination du résultat fiscal.

7. Droit fiscal. Calendrier 2014. 7.1 Actualité fiscale 7.2 Contrôle et contentieux fiscal 7.3 Détermination du résultat fiscal. 7. Droit fiscal 7.1 Actualité fiscal 7.2 Contrôl t contntiux fiscal 7.3 Détrmination du résultat fiscal 7.4 Facturation : appréhndr ls règls juridiqus t fiscals, t maîtrisr l formalism 7.5 Gstion fiscal

Plus en détail

NOTICE DE MONTAGE VERSION 72

NOTICE DE MONTAGE VERSION 72 L â pour port oulnt motl NOTIE E MONTGE VERSION â pour port oulnt motl NOMENLTURE: â, rl t qunllr m l Montnt vrtux ntérur Entrto ( u) Fullr (0 u) l n polytyrèn ( u) Montnt vrtl potérur Smll Prt or upérur

Plus en détail

PRECISION - REJET DE PERTURBATIONS T.D. G.E.I.I.

PRECISION - REJET DE PERTURBATIONS T.D. G.E.I.I. PRECISION - REJET DE PERTURBATIONS T.D. G.E.I.I.. Donner les erreurs en position, en vitesse et en accélération d un système de transfert F BO = N(p) D(p) (transfert en boucle ouverte) bouclé par retour

Plus en détail

Matériau pour greffe MIS Corporation. Al Rights Reserved.

Matériau pour greffe MIS Corporation. Al Rights Reserved. Matériau pour grff MIS Corporation. All Rights Rsrvd. : nal édicaux, ISO 9001 : 2008 atio itifs m rn pos méd int i dis c a u x 9 positifs 3/42 té ls s dis /CE ur r l E. po ou u x U SA t s t appr o p a

Plus en détail

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR.

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR. 55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR. CHANTAL MENINI 1. U pla possible Les exemples qui vot suivre sot des pistes possibles et e aucu cas ue présetatio exhaustive. De même je ai pas fait ue étude systématique

Plus en détail

MUTUELLE D&O MUTUELLE D&O. Copilote de votre santé. AGECFA-Voyageurs CARCEPT CARCEPT-Prévoyance CRC CRIS CRPB-AFB

MUTUELLE D&O MUTUELLE D&O. Copilote de votre santé. AGECFA-Voyageurs CARCEPT CARCEPT-Prévoyance CRC CRIS CRPB-AFB MUTUELLE D&O MUTUELLE D&O Copilote de votre saté AGECFA-Voyageurs CARCEPT CARCEPT-Prévoyace CRC CRIS CRPB-AFB DOMISSIMO-Assuraces DOMISSIMO-Services FONGECFA-Trasport IPRIAC MUTUELLE D&O OREPA-Prévoyace

Plus en détail

C est signé 11996 mars 2015 Mutuelle soumise au livre II du Code de la Mutualité - SIREN N 780 004 099 DOC 007 B-06-18/02/2015

C est signé 11996 mars 2015 Mutuelle soumise au livre II du Code de la Mutualité - SIREN N 780 004 099 DOC 007 B-06-18/02/2015 st signé 11996 mars 2015 Mutull soumis au livr II du od d la Mutualité - SIREN N 780 004 099 DO 007 B-06-18/02/2015 Édition 2015 Madam, Monsiur, Vous vnz d crér ou d rprndr un ntrpris artisanal ou commrcial

Plus en détail

II LES PROPRIETES DES ESTIMATEURS MCO 1. Rappel : M1 LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 2009

II LES PROPRIETES DES ESTIMATEURS MCO 1. Rappel : M1 LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 2009 M LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 009 I LES HYPOTHESES DE LA MCO. Hypothèses sur la variable explicative a. est o stochastique. b. a des valeurs xes das les différets échatillos. c. Quad ted

Plus en détail

Produits à base de cellules souches de pomme

Produits à base de cellules souches de pomme Soins Visag Produits à bas d clluls souchs d pomm NEW! Profssionnal & Rtail Shakr Mask pl-off Shakr Mask cristally (wash-off) Srum Crèm A Full Srvic : Formulation R&D Manufacturing Packaging Soin Visag

Plus en détail

Théorème de Poincaré - Formule de Green-Riemann

Théorème de Poincaré - Formule de Green-Riemann Chpitre 11 Théorème de Poincré - Formule de Green-Riemnn Ce chpitre s inscrit dns l continuité du précédent. On vu à l proposition 1.16 que les formes différentielles sont bien plus grébles à mnipuler

Plus en détail

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot Exame fial pour Coseiller fiacier / coseillère fiacière avec brevet fédéral Recueil de formules Auteur: Iwa Brot Ce recueil de formules sera mis à dispositio des cadidats, si écessaire. Etat au 1er mars

Plus en détail

n tr tr tr tr tr tr tr tr tr tr n tr tr tr Nom:... Prénom :...

n tr tr tr tr tr tr tr tr tr tr n tr tr tr Nom:... Prénom :... Nom:... Préom :... Chaque répose peut valoir : c) 2 poits si le choix est totalemet exact + poit si le choix est partiellemet exact + 0 poit si le choix est erroé + -i poit si le choix est u coeses Ue

Plus en détail

Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures)

Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures) Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures) Eercice 1 (5 points) pour les candidats n ayant pas choisi la spécialité MATH Le tableau suivant donne l évolution du chiffre

Plus en détail

semestre 3 des Licences MISM annnée universitaire 2004-2005

semestre 3 des Licences MISM annnée universitaire 2004-2005 MATHÉMATIQUES 3 semestre 3 des Licences MISM nnnée universitire 24-25 Driss BOULARAS 2 Tble des mtières Rppels 5. Ensembles et opértions sur les ensembles.................. 5.. Prties d un ensemble.........................

Plus en détail

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES Préparatio à l Agrégatio Bordeaux Aée 203-204 Jea-Jacques Ruch Table des Matières Chapitre I. Gééralités sur les tests 5. Itroductio 5 2. Pricipe des tests 6 2.a. Méthodologie

Plus en détail

Le marché du café peut être segmenté en fonction de deux modes de production principaux : la torréfaction et la fabrication de café soluble.

Le marché du café peut être segmenté en fonction de deux modes de production principaux : la torréfaction et la fabrication de café soluble. II LE MARCHE DU CAFE 1 L attractivité La segmetatio selo le mode de productio Le marché du café peut être segmeté e foctio de deux modes de productio pricipaux : la torréfactio et la fabricatio de café

Plus en détail

Logiciel de synchronisation de flotte de baladeurs MP3 / MP4 ou tablettes Androïd

Logiciel de synchronisation de flotte de baladeurs MP3 / MP4 ou tablettes Androïd easylab Le logiciel de gestio de fichiers pour baladeurs et tablettes Visualisatio simplifiée de la flotte Gestio des baladeurs par idividus / classes / groupes / activités Activatio des foctios par simple

Plus en détail

Statuts ASF Association Suisse Feldenkrais

Statuts ASF Association Suisse Feldenkrais Sttuts ASF Assocition Suisse Feldenkris Contenu Pge I. Nom, siège, ojectif et missions 1 Nom et siège 2 2 Ojectif 2 3 Missions 2 II. Memres 4 Modes d ffilition 3 5 Droits et oligtions des memres 3 6 Adhésion

Plus en détail

Introduction : Mesures et espaces de probabilités

Introduction : Mesures et espaces de probabilités Itroductio : Mesures et espaces de probabilités Référeces : Poly cédric Berardi et Jea Michel Morel. J.-F. Le Gall, Itégratio, Probabilités et Processus Aléatoire J.-Y. Ouvrard, Probabilités 2, maîtrise-agrégatio,

Plus en détail

Un nouvel opérateur de fusion adaptatif. A new adaptive operator of fusion. 1. introduction

Un nouvel opérateur de fusion adaptatif. A new adaptive operator of fusion. 1. introduction A ew adaptive operator of fusio par Fraçois DELMOTTE LAMIH, Uiversité de Valeciees et du Haiaut-Cambrésis, Le Mot Houy, BP 3, 5933 Valeciees CEDEX 9 fdelmott@flore.uiv-valeciees.fr résumé et mots clés

Plus en détail

TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 )

TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 ) RAIRO Operatios Research RAIRO Oper. Res. 34 (2000) 99-129 TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 ) Commuiqué par Berard LEMAIRE Résumé. L étude

Plus en détail

PROMENADE ALÉATOIRE : Chaînes de Markov et martingales

PROMENADE ALÉATOIRE : Chaînes de Markov et martingales PROMENADE ALÉATOIRE : Chaîes de Markov et martigales Thierry Bodieau École Polytechique Paris Départemet de Mathématiques Appliquées thierry.bodieau@polytechique.edu Novembre 2013 2 Table des matières

Plus en détail

Séquence 8. Probabilité : lois à densité. Sommaire

Séquence 8. Probabilité : lois à densité. Sommaire Séquence 8 Proilité : lois à densité Sommire. Prérequis 2. Lois de proilité à densité sur un intervlle 3. Lois uniformes 4. Lois exponentielles 5. Synthèse de l séquence Dns cette séquence, on introduit

Plus en détail

UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce

UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce Aée Uiversitaire 2003 / 2004 Auditoire : Troisième Aée Études Supérieures Commerciales & Scieces Comptables DÉCISIONS FINANCIÈRES Note de cours N 3 Première

Plus en détail

Chaînes de Markov. Arthur Charpentier

Chaînes de Markov. Arthur Charpentier Chaîes de Markov Arthur Charpetier École Natioale de la Statistique et d Aalyse de l Iformatio - otes de cours à usage exclusif des étudiats de l ENSAI - - e pas diffuser, e pas citer - Quelques motivatios.

Plus en détail