Applications linéaires et espaces vectoriels quotients
|
|
- Norbert Desroches
- il y a 7 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Emmauel Vieillard Baro 1 Applicatios liéaires et espaces vectoriels quotiets 1 Itroductio Les applicatios liéaires sot parmi les plus importates e mathématiques. Elles itervieet das de ombreuses situatios. E aalyse, elles servet par exemple à approximer localemet des foctios ou des équatios différetielles. E algèbre, o peut les utiliser pour représeter des équatios. E géométrie, elles modéliset les symétries d u objet... Nous étudieros das cette leço leurs pricipales propriétés. Nous verros que ces derières sot ombreuses et justifiet l itérêt qui leur est porté. Nous termieros cette partie par ue itrusio das le mode des espaces vectoriels quotiets. L importace de ces deriers est liée e particulier au fait que pour u sous espace doé das u espace vectoriel il existe pas de supplémetaire caoique. Nous verros que les espaces quotiets permettet de défiir pour u sous espace vectoriel doé u supplémetaire bie particulier. Das tout ce chapitre k désige u corps. 2 Défiitios Défiitio Soiet E et F des k-espaces vectoriels et f ue applicatio de E das F. f est ue applicatio k-liéaire si pour tout x et y das E et tout α et β das k, f (αx+βy)=α f (x)+β f (y). O otera (E,F) l esemble des applicatios liéaires de E das F. O utilisera, quad aucue cofusio est à craidre, le mot liéaire à la place de k-liéaire. Défiitio Si f est ue applicatio liéaire du k espace vectoriel E das le k espace vectoriel F alors: Si E=F f est u edomorphisme. L esemble des edomorphismes d u espace vectoriel E sera oté (E). Si f est bijective f est u isomorphisme. Si E=F et que f est bijective alors f est u automorphisme. L esemble des automorphismes d u espace vectoriel sera oté GL(E) (Groupe liéaire de E). L utilisatio du mot groupe das la défiitio précédete sera justifiée plus loi. Défiitio Deux espaces vectoriels sot isomorphes si il existe u isomorphisme etre ces deux espaces vectoriels.
2 Emmauel Vieillard Baro 2 L importace des isomorphismes etre les espaces vectoriels est la même que celle des isomorphismes e théorie des groupes ou que celle des homéomorphismes etre espaces topologiques. Des espaces vectoriels isomorphes aurot les mêmes propriétés vectorielles. Cette otio permettra de classer les espaces vectoriels. Toute propriété vectorielle vraie pour u espace vectoriel doé sera vraie pour u espace vectoriel qui lui est isomorphe. Propositio Etre isomorphe à est ue relatio d équivalece sur l esemble des espaces vectoriels sur u corps k. Démostratio C est facile. Défiitio Soit E u k-espace vectoriel. L applicatio qui à u vecteur x de E associe lui même est appelée applicatio idetique sur E ou Idetité de E. O la ote Id E ( ou Id quad aucue cofusio est à craidre ): x E, Id E (x)=x. O vérifie immédiatemet que cette applicatio est liéaire. 3 Propriétés Propositio Soiet E et F des k-espaces vectoriels. Soit E u sous espace vectoriel de E et soit f ue applicatio liéaire de E das F. Alors f (E ) est u sous espace vectoriel de F. Le sous espace vectoriel de F image de E par f est oté Im f. Démostratio Soiet y,y f (E ). Il existe doc x,x E tels que y= f (x) et y = f (x ). Soiet α,α k.il suffit de vérifier que αy+α y est élémet de f (E ). Mais αy+α y = α f (x)+α f (x ) = f (αx+α x ). Défiitio Soiet E et F deux k-espaces vectoriels. Soit f ue applicatio liéaire de E das F. Le sous esemble de E des vecteurs aulat f est appelé oyau de f et est oté Ker f. Ker f x E f x 0 Propositio Le oyau d u applicatio liéaire est u sous espace vectoriel de l espace de départ de l applicatio liéaire. Démostratio Soit f l applicatio liéaire cosidérée. Notos E l espace vectoriel sur lequel f est défiie. Soiet aussi x,y Ker f, α,β k. Il suffit là aussi de vérifier que αx+βy Ker f. Mais f (αx+βy =α f (x)+β f (y)=0. Ker f est doc bie u sous espace vectoriel de E. La propriété qui suit est extrêmemet utile pour prouver l ijectivité d ue applicatio liéaire.
3 Emmauel Vieillard Baro 3 Propositio Soiet E et F deux k-espaces vectoriels. Soit f ue applicatio liéaire défiie de E das F. O a équivalece etre: Ker f = 0. f est ijective. Démostratio Remarquos que E et F état des espaces vectoriels, ce sot aussi des groupes pour leur loi itere respective et que f, applicatio liéaire de E das F, est aussi u homomorphisme etre ces deux groupes. Or o sait que das ce cas préçis, l ijectivité de f est équivalete au fait que so oyau est réduit à l élémet eutre du groupe de départ. Défiitio Soiet E et F deux k-espaces vectoriels et f ue applicatio liéaire de E das F. Rappelos que Im f est u sous espace vectoriel de F. Si Im f est u sous espace vectoriel de dimesio fiie das F alors o appelle rag de l aplicatio liéaire f la dimesio de Im f. O otera rg f le rag de f. Propositio Soiet E et F des k-espaces vectoriels. Soit f ue applicatio liéaire de E das F. Soit I u esemble et A= e i ;i I ue famille de vecteurs de E idexés par I. Si A est ue famille géératrice de E alors f (A)= f e i ;i I est ue famille géératrice de Im f. Démostratio Soit y Im f. Il existe x das E tel que y=f(x). Mais la famille A est géératrice das E. Doc il existe ue famille λ i ;i I de scalaires ( à support fiie) de k telle que x λ i e i i I Comme f est liéaire, y f x λ i f e i i I y état quelcoque das Im f, la propriété est démotrée. Corollaire Si E et F sot deux k espaces vectoriels, que E est de dimesio fiie et que f est ue applicatio liéaire de E das F alors f est de rag fii das F. Démostratio Comme E est de dimesio fiie, E possède ue famille A géératrice et de cardial fii. L image de cette famille par f est ue famille géératrice de Im f qui est ecore de cardial fii. Par défiitio d u espace vectoriel de dimesio fiie, Im f est alors de dimesio fiie. Et le rag de f état la dimesio de Im f, f est bie de rag fii. Propositio Formule du rag Si E et F sot des k-espaces vectoriels, que E est de dimesio fiie, et que f est ue applicatio liéaire de E das F alors f vérifie: dim Ker f+rg f =dim E.
4 Emmauel Vieillard Baro 4 Démostratio E état de dimesio fiie, o peut trouver ue base de cardial fii de Ker f. Posos =dim E et p=dim Ker f. Soit e 1 e p ue base de Ker f. Preos u sous espace E supplémetaire à Ker f. Cette base peut se complèter e ue base e 1 e p e p 1 e de E où les vecteurs e p 1 e formet ue base de ce supplémetaire. L image de cette base par f est géératrice de Im f. Doc Im f =Vect(f(e p 1),...,f(e )). Cette famille est, de plus, libre das Im f : Si λ p 1,...,λ sot -p scalaires de k tels que λ i f e i 0 alors f λ i e i 0. Mais ceci implique que λ i e i 0 est élémet de Ker f. Cette somme est ue somme de vecteurs qui sot das u sous espace supplémetaire E de Ker f. La somme est doc élémet de E. λ i e i est alors das E Ker f. La seule possibilité est λ i e i 0. Mais cette famille est libre das E doc λ i =0 pour tout i=p+1,...,. Ces scalaires ayat été choisis de faço quelcoque das k, La famille f(e p 1),...f(e ) est libre das Im f. C est doc ue base de Im f et dim Im f =-p. Mais dim Im f =rg f. L égalité =(-p)+p équivaut doc à dim E= rg f +dim Ker f. Corollaire Si E et F sot deux espaces vectoriels tels que E est de dimesio fiie et que F est isomorphe à E alors F est aussi de dimesio fiie et dim E=dim F. Démostratio Comme E et F sot isomorphes, il existe u isomorphisme f :E F. f état, par défiitio, ue applicatio bijective, elle est e particulier surjective et Im f =F. Mais Im f état d après la propositio précédete de dimesio fiie, il e est de même de F. O peut alors parler de la dimesio de F. Cette dimesio est égale à rg f. Mais comme f est aussi ijective, Ker f = 0 et dim Ker f =0. La formule précédete appliquer au cas ici étudié doe rg f =dim E. Doc dim E= dim F. E et F ot même dimesio. Mais la réciproque de ce théorème est aussi vraie. Propositio Si E et F sot deux k-espaces vectoriels de même dimesio alors ils sot isomorphes. Démostratio Soit la dimesio de E. Soit (e i ) i 1 ue base de E et soit (f i ) i 1 ue base de F. Choisissos pour f l applicatio liéaire qui evoie e i sur f i pour tout i=1,...,. Cela sigifie qu u poit x de E s écrivat x α i e i, f (x) vau- i 1 dra: f x α i f i. f aisi défiie est bie liéaire. De plus so oyau est réduit à i 1 l élémet ul de E. So rag est doc égal à. Cela sigifie que so image est de dimesio mais aussi qu elle est surjective. f défiie bie u isomorphisme etre E et F. Termios par la propriété suivate qui a rie de très surpreat:
5 Emmauel Vieillard Baro 5 Propositio Soiet E, F, G trois k-espaces vectoriels. Soiet f et g deux applicatios liéaires défiies l ue de E das F et l autre g de F das G. Alors g f est ue applicatio liéaire défiie de E das G. Démostratio Soiet x et y deux élémets de E, α et β deux élémets de k. La liéarité de f puis celle de g implique: g f (αx+βy)=g(α f (x)+β f (y))=αg f (x)+βg f (y), ce qui démotre la propriété. 4 Structure de (E,F) Propositio Soiet E et F deux k-espaces vectoriels. Alors: ( (E,F),+,.) est u k-espace vectoriel (où. désige la loi extere de k (E,F) das E qui au couple (λ, f ) dek (E,F) associe λ f ). Démostratio O vérifie sas peie que si f et g sot des applicatios liéaires de E das F et que λ k alors f +g et λ f sot des applicatios liéaires défiies de E das F. O vérifie même, et ce tout aussi facilemet, que si β k alors λ f +βg est u élémet de (E,F). Doc (E,F) est u sous espace vectoriel de l esemble des applicatios de E das F. C est doc u k-espace vectoriel. Propositio Soit E u k-espace vectoriel. ( (E),+, ) est ue aeau uitaire ( pas forcémet commutatif ). L uité est doée par l applicatio idetique de E. Démostratio C est facile! Propositio L esemble des élémets iversibles de l aeau (E) est u groupe pour la loi de compositio de (E). Ce groupe est le groupe liéaire de E: GL(E). Démostratio Notos Iv(E) l esemble des applicatios iversibles de (E). Si f Iv(E) alors g Iv(E) tel que f g=g f =Id. f est doc bijective. Comme c est ue applicatio liéaire, c est aussi u isomorphisme, et doc u élémet de GL(E). Réciproquemet, supposos que f est u élémet de GL(E). Pour vérifier que f est u élémet de Iv(E), il suffit de vérifier que l applicatio réciproque de f est liéaire: désigos par g cette applicatio réciproque et motros que g est liéaire. Si y et y sot élémets de E, il existe des élémets x et x de E tels que y=f(x) et y =f(x ). Alors si α,β k, g(αy+βy )=g(αf(x)+βf(x ))=g f(αx+βx ). Cette derière égalité état coséquece de la liéarité de f. Mais g est l applicatio réciproque de f doc g f=id E. O obtiet alors g(αy+βy )=αx+βx =αg(y)+βg(y ), relatio qui prouve la liéarité de g. L égalité etre les deux esembles GL(E) et Iv(E) est alors assurée. Comme Iv(E) est u sous groupe de (E) pour la loi de compositio, il e est de même de GL(E).
6 Emmauel Vieillard Baro 6 Remarquos que cette derière propositio justifie le om doé à GL(E): groupe liéaire. 5 Des applicatios liéaires particulières: les projecteurs Propositio Soit E u k-espace vectoriel. Soiet F et F deux sous espaces qui sot supplémetaires das E. Soiet p et p les edomorphismes de E défiies par, x E x=p(x)+p (x), p(x) F et p (x) F. p et p sot liéaires et vérifiet p 2 =p, p 2 =p, p p =p p=0, Ker p=im p, Ker p =Im p. Démostratio Motros que p et p sot bie défiies. Soiet x E,soiet x 1,x 2 F et x 1,x 2 F tels que x=x 1 +x 1 =x 2 +x 2. Alors x 1 -x 2 =x 1 -x 2. Le premier membre de cette égalité est élémet de F et le secod est élémet de F. Doc, ces deux membres sot à la fois élémets de F et de F. Ceci est possible que si chacu des deux membres est ul. Doc x 1 =x 2 et x 1 =x 2. p et p sot doc bie défiies. O vérifie facilemet que ces deux applicatios sot liéaires. Si x est élémet de F alors p(x)=x, ce qui prouve que p 2 =p. Idem pour p. Les autres égalités sot évidetes. Défiitio Soit E u k-espace vectoriel. Soit Π u edomorphisme de E tel que Π 2 =Π.( Π est idempotet). Π est u projecteur sur E. Propositio Soit p u projecteur défiie sur le k-espace vectoriel E. Soit p =Id E -p. Soiet F=Im p et F =Im p. Alors F et F sot supplémetaires das E. p est le projecteur sur F parallèlemet à F. Démostratio Soit x E. x vérifie: x=p(x)+p (x). Doc F et F vérifiet F+F =E. O vérifie facilemet que p est u projecteur (p 2 =p ). Supposos que x est élémet de F F. Alors il existe y F et y F tels que x=p(y)=y -p(y). Appliquos p à ces égalités: p(x)=p 2 (y)=p(y)=x=p(y )-p 2 (y )=p(y )-p(y )=0. Doc x=0. Ce qui prouve que le somme F+F est directe et doc que F et F sot supplémetaires das E. 6 Espaces vectoriels quotiets Défiitio -Propositio Soit E u k-espace vectoriel. Soit V u sous espace de E. Sur E, o cosidère la relatio d équivalece suivate: si x,y E x y x-y V. est ue relatio d équivalece sur E. O ote E/V l esemble E/ des classes d équivaleces de cette relatio. E/V a ue structure de k-espace vectoriel. Démostratio Rappelos que (E,+) a ue structure de groupe et que das u groupe la relatio précédemmet défiie est ue relatio d équivalece. De plus, comme (E,+) est u groupe abélie, (V,+) est u sous groupe distigué de E. E/V a doc ue structure de groupe abélie pour la loi + héritée de celle de E. Défiissos ue loi
7 Emmauel Vieillard Baro 7 extere sur E/V par: si x E/V et λ k alors λx=λx. Motros que cette loi est bie défiie. Il faut pour cela vérifier que si x=y alors λx=λy. La première égalité implique que x-y V. Comme λv=v, λ(x-y) V et doc λx-λy V. Ce qui prouve que otre loi extere est bie défiie. Il faudrait ecore vérifier les quelques axiomes restat pour termier de motrer que E/V est u espace vectoriel mais c est élémetaire. Propositio Soit E et F deux k-espaces vectoriels et V u sous espace vectoriel de E. Soit Π l applicatio de E das E/V qui à x associe sa classe d équivalece x das E/V ( Π est la projectio de E das E/V). Soit aussi f ue applicatio liéaire défiie de E das F. Alors: Π est ue applicatio liéaire de E das E/V. Il existe ue uique applicatio liéaire f :E/V F telle que x E f x f Π x. Démostratio Cosidérat E et F comme des groupes additifs et f comme u homomorphisme etre groupe additif, o sait que Π:E E/V est u homomorphisme de groupe et qu il existe u morphisme f vérifiat f f Π. Nous avos même prouvé das la propositio précédete que Π est ue applicatio liéaire etre les espaces vectoriels E et E/V. Il suffit maiteat de motrer que f est elle aussi liéaire. Pour ce faire, choisissos deux élémets x et y de E et deux élémets λ et β de k. Alors x Π(x) et y Π(y). Doc f λx βy =f Π αx βy =αf Π(x)+βf Π(y). Ce qui prouve la liéarité de f. Propositio Soit E et F deux k-espace vectoriel. Soit f ue applicatio liéaire défiie de E das F. Ker f état u sous espace vectoriel de E, o peut cosidérer l espace vectoriel quotiet: E/Ker f. Soit Π la projectio de E das E/Ker f qui à x associe sa classe d équivalece x das E/Ker f. L applicatio f =f Π est u isomorphisme de E/ker f sur Im f. Démostratio Rapellos que si f est u morphisme etre espaces vectoriels, Im f est u sous espace vectoriel de l espace d arrivée de f. O a démotré das la propositio précédete que f est ue aplicatio liéaire de E/Ker f das F. Il suffit de démotrer qu elle est ijective. ( Elle est écessairemet surjective sur so image). Soit x Ker f. Alors f x =0. Mais par défiitio de f, si x E est tel que Π(x)=x cela implique que f Π(x)=0 soit ecore f (x)=0 et doc x Ker f. Soit x=0. La propositio est aisi démotrée. Propositio Soit F u sous espace vectoriel du k-espace vectoriel E. Tout supplémetaire de F das E est isomorphe à E/F. Démostratio Soit F u supplémetaire de F das E. Soit Π l applicatio caoique défiie de E das E/F qui à u vecteur v de E associe sa classe d équivalece v das E/F. Soit Π! F" la restrictio de cette applicatio liéaire au sous espace vectoriel F de E. Le oyau Ker Π! F" vérifie Ker Π! F" = Ker Π F =F D = 0. De plus Π! F" est
8 Emmauel Vieillard Baro 8 surjective car si v est élémet de E/F alors, v état élémet de E, o peut le décomposer e la somme v=u+u où u F et u F et comme v-u =u F, v=π(v)=π(u)=π! F" (u)=u. Doc Π! F" est u isomorphisme etre F et E/F. Propositio Soit E u k-espace vectoriel et V u sous espace vectoriel de E. Si E est de dimesio fiie alors dim E=dim V+dim E/V. Démostratio La projectio Π:E E/V est ue applicatio liéaire surjective. Doc rg Π=dim E/V. De plus Ker Π=V. Comme dim E=dim Ker Π+rg Π, la formule dim E=dim V+dim E/V est vérifiée. Le travail précédet ous permet la défiitio: Défiitio Soit E u k-espace vectoriel et soit F u sous espace vectoriel de E. Soit F u supplémetaire de F das E. Si F est de dimesio ifiie, o dit que F est de codimesio ifiie. Sio o appelle codimesio du sous espace vectoriel F la dimesio de ce supplémetaire. Cette otio a u ses car les supplémetaires d u sous espace vectoriel sot isomorphes et doc s ils sot de dimesio fiie, ot même dimesio. Termios par: Défiitio U sous espace vectoriel de codimesio 1 est u hyperpla vectoriel.
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 détailChapitre 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 détail1 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* 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 détailCHAPITRE 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. (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 détailDénombrement. Introduction. 1 Cardinaux d'ensembles nis. ECE3 Lycée Carnot. 12 novembre 2010. 1.1 Quelques dénitions
Déombremet ECE3 Lycée Carot 12 ovembre 2010 Itroductio La combiatoire, sciece du déombremet, sert comme so om l'idique à compter. Il e s'agit bie etedu pas de reveir au stade du CP et d'appredre à compter
Plus en détailExo7. 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 détailLimites 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 détailLes 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 détailSéquence 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 détailProcessus 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[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 détailx +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 détailExercice 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 détailStatistique 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 détailSéries 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 détailSÉRIES 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 détailEtude 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 détailComportement 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 détailIntégration 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 détail14 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* 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 détailFEUILLE 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 détailConvergences 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 détailSTATISTIQUE : 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 détailDénombrement. Chapitre 1. 1.1 Enoncés des exercices
Chapitre 1 Déombremet 1.1 Eocés des exercices Exercice 1 L acie système d immatriculatio fraçais était le suivat : chaque plaque avait 4 chiffres, suivis de 2 lettres, puis des 2 uméros du départemet.
Plus en détail4 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 détailIntroduction : 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 détailPolynésie 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 détailEXERCICES : DÉNOMBREMENT
Chapitre 7 ECE 1 - Grad Nouméa - 015 EXERCICES : DÉNOMBREMENT LISTES / ARRANGEMENTS Exercice 1 : Le code ativol Pour so vélo, Toto possède u ativol a code. Le code est ue successio de trois chiffres compris
Plus en détailSTATISTIQUE 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 détailExercices de mathématiques
MP MP* Thierry DugarDi Marc rezzouk Exercices de mathématiques Cetrale-Supélec, Mies-Pots, École Polytechique et ENS Coceptio et créatio de couverture : Atelier 3+ Duod, 205 5 rue Laromiguière, 75005 Paris
Plus en détailPROMENADE 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 détailLES ÉCLIPSES. Éclipser signifie «cacher». Vus depuis la Terre, deux corps célestes peuvent être éclipsés : la Lune et le Soleil.
Qu appelle-t-o éclipse? Éclipser sigifie «cacher». Vus depuis la Terre, deu corps célestes peuvet être éclipsés : la Lue et le Soleil. LES ÉCLIPSES Pour qu il ait éclipse, les cetres de la Terre, de la
Plus en détailDeuxième 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 détailDes résultats d irrationalité pour deux fonctions particulières
Collect. Math. 5, 00, 0 c 00 Uiversitat de Barceloa Des résultats d irratioalité pour deux foctios particulières Richard Choulet 7, Rue du 4 Août, 40 Aveay, Frace E-mail: richardchoulet@waadoo.fr Received
Plus en détailII 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 détail2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES
2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES 1. Défiitios L'itérêt est l'idemité que doe au propriétaire d'ue somme d'arget celui qui e a joui pedat u certai temps. Divers élémets itervieet das le calcul
Plus en détailDETERMINANTS. a b et a'
2003 - Gérard Lavau - http://perso.waadoo.fr/lavau/idex.htm Vous avez toute liberté pour télécharger, imprimer, photocopier ce cours et le diffuser gratuitemet. Toute diffusio à titre oéreux ou utilisatio
Plus en détailChap. 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 détailModule 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 détailBaccalauréat 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 détailcapital 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 détailConsolidation. C r é e r un nouveau classeur. Créer un groupe de travail. Saisir des données dans un groupe
Cosolidatio La société THEOS, qui commercialise des vis, exerce so activité das trois villes : Paris, Nacy et Nice. Le directeur de la société souhaite cosolider les résultats de ses vetes par ville das
Plus en détailSuites 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 détailChaînes 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 détailUn K-espace vectoriel est un ensemble non vide E muni : d une loi de composition interne, c est-à-dire d une application de E E dans E : E E E
Exo7 Espaces vectoriels Vidéo partie 1. Espace vectoriel (début Vidéo partie 2. Espace vectoriel (fin Vidéo partie 3. Sous-espace vectoriel (début Vidéo partie 4. Sous-espace vectoriel (milieu Vidéo partie
Plus en détailProbabilités et statistique pour le CAPES
Probabilités et statistique pour le CAPES Béatrice de Tilière Frédérique Petit 2 3 jui 205. Uiversité Pierre et Marie Curie 2. Uiversité Pierre et Marie Curie 2 Table des matières Modélisatio de phéomèes
Plus en détail55 - 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 détailLa France, à l écoute des entreprises innovantes, propose le meilleur crédit d impôt recherche d Europe
1/5 Trois objectifs poursuivis par le gouveremet : > améliorer la compétitivité fiscale de la Frace > péreiser les activités de R&D > faire de la Frace u territoire attractif pour l iovatio Les icitatios
Plus en détailStatistiques appliquées à la gestion Cours d analyse de donnés Master 1
Aalyse des doées Statistiques appliquées à la gestio Cours d aalyse de doés Master F. SEYTE : Maître de coféreces HDR e scieces écoomiques Uiversité de Motpellier I M. TERRAZA : Professeur de scieces écoomiques
Plus en détailTRANSFERT 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 détailChapitre 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 détailChap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation
1 / 9 Chap. 6 : Les pricipaux crédits de trésorerie et leur comptabilisatio Le cycle d exploitatio des etreprises (achats stockage productio stockage vetes) peut etraîer des décalages de trésorerie plus
Plus en détail20. 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 détailSolutions 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 détailChap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation
Chap. 6 : Les pricipaux crédits de trésorerie et leur comptabilisatio Les etreprises ot souvet besoi de moyes de fiacemet à court terme : elles ot alors recours aux crédits bacaires (découverts bacaires
Plus en détailUNIVERSITE MONTESQUIEU BORDEAUX IV. Année universitaire 2006-2007. Semestre 2. Prévisions Financières. Travaux Dirigés - Séances n 4
UNVERSTE MONTESQUEU BORDEAUX V Licece 3 ère aée Ecoomie - Gestio Aée uiversitaire 2006-2007 Semestre 2 Prévisios Fiacières Travaux Dirigés - Séaces 4 «Les Critères Complémetaires des Choix d vestissemet»
Plus en détailUniversité de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème année. Scoring. Marie Chavent http://www.math.u-bordeaux.fr/ machaven/ 2014-2015
Uiversité de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème aée Scorig Marie Chavet http://www.math.u-bordeaux.fr/ machave/ 2014-2015 1 Itroductio L idée géérale est d affecter ue ote (u score) global à u idividu à partir
Plus en détailCours de Statistiques inférentielles
Licece 2-S4 SI-MASS Aée 2015 Cours de Statistiques iféretielles Pierre DUSART 2 Chapitre 1 Lois statistiques 1.1 Itroductio Nous allos voir que si ue variable aléatoire suit ue certaie loi, alors ses réalisatios
Plus en détailLE PRINCIPE DU RAISONNEMENT PAR RÉCURRENCE
LE PRINCIPE DU RAISONNEMENT PAR RÉCURRENCE. Exemple troductf (Les élèves qu coasset déà be le prcpe peuvet sauter ce paragraphe) Cosdéros la sute (u ), défe pour tout, par : u u u 0 0 Cette sute est défe
Plus en détailUV SQ 20. Automne 2006. Responsable d Rémy Garandel ( m.-el. remy.garandel@utbm.fr ) page 1
UV SQ 0 Probabilités Statistiques UV SQ 0 Autome 006 Resposable d Rémy Garadel ( m.-el. remy.garadel@utbm.fr ) page SQ-0 Probabilités - Statistiques Bibliographie: Titre Auteur(s) Editios Localisatio Niveau
Plus en détailRECHERCHE DE CLIENTS simplifiée
RECHERCHE DE CLIENTS simplifiée Nous ous occupos d accroître votre clietèle avec le compte Avatage d etreprise Pour trouver des cliets potetiels grâce à u simple compte bacaire Vous cherchez des idées
Plus en détailProcessus 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 détailCours 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 détailUn 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 détailStatistique Numérique et Analyse des Données
Statistique Numérique et Aalyse des Doées Arak DALALYAN Septembre 2011 Table des matières 1 Élémets de statistique descriptive 9 1.1 Répartitio d ue série umérique uidimesioelle.............. 9 1.2 Statistiques
Plus en détailLa tarification hospitalière : de l enveloppe globale à la concurrence par comparaison
ANNALES D ÉCONOMIE ET DE STATISTIQUE. N 58 2000 La tarificatio hospitalière : de l eveloppe globale à la cocurrece par comparaiso Michel MOUGEOT * RÉSUMÉ. Cet article cosidère différetes politiques de
Plus en détailUniversité Pierre et Marie Curie. Biostatistique PACES - UE4 2013-2014
Uiversité Pierre et Marie Curie Biostatistique PACES - UE4 2013-2014 Resposables : F. Carrat et A. Mallet Auteurs : F. Carrat, A. Mallet, V. Morice Mise à jour : 21 octobre 2013 Relecture : V. Morice,
Plus en détailLes algorithmes de tri
CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS PARIS MEMOIRE POUR L'EXAMEN PROBATOIRE e INFORMATIQUE par Nicolas HERVE Les algorithmes de tri Souteu le mai JURY PRESIDENTE : Mme COSTA Sommaire Itroductio....
Plus en détailLe 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 détailPrincipes et Méthodes Statistiques
Esimag - 2ème aée 0 1 2 3 4 5 6 7 0 5 10 15 x y Pricipes et Méthodes Statistiques Notes de cours Olivier Gaudoi 2 Table des matières 1 Itroductio 7 1.1 Défiitio et domaies d applicatio de la statistique............
Plus en détail3.1 Différences entre ESX 3.5 et ESXi 3.5 au niveau du réseau. Solution Cette section récapitule les différences entre les deux versions.
3 Réseau Le réseau costitue u aspect essetiel d u eviroemet virtuel ESX. Il est doc importat de compredre la techologie, y compris ses différets composats et leur coopératio. Das ce chapitre, ous étudios
Plus en détailc. Calcul pour une évolution d une proportion entre deux années non consécutives
Calcul des itervalles de cofiace our les EPCV 996-004 - Cas d u ourcetage ou d ue évolutio e oit das la oulatio totale des méages - Cas d u ourcetage ou d ue évolutio das ue sous oulatio das les méages
Plus en détailGroupe symétrique. Chapitre II. 1 Définitions et généralités
Chapitre II Groupe symétrique 1 Définitions et généralités Définition. Soient n et X l ensemble 1,..., n. On appelle permutation de X toute application bijective f : X X. On note S n l ensemble des permutations
Plus en détailUNIVERSITÉ 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 détailSéries 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 détailExo7. Matrice d une application linéaire. Corrections d Arnaud Bodin.
Exo7 Matrice d une application linéaire Corrections d Arnaud odin. Exercice Soit R muni de la base canonique = ( i, j). Soit f : R R la projection sur l axe des abscisses R i parallèlement à R( i + j).
Plus en détailMESURE DE L'INFORMATION
MESURE DE L'INFORMATION Marc URO TABLE DES MATIÈRES INTRODUCTION... 3 INCERTITUDE D'UN ÉVÉNEMENT (OU SELF-INFORMATION)... 7 INFORMATION MUTUELLE DE DEUX ÉVÉNEMENTS... 9 ENTROPIE D'UNE VARIABLE ALÉATOIRE
Plus en détailUne action! Un message!
Ue actio! U message! Cotact Master est u service exclusif de relaces automatiques de vos actes vers vos cliets, par SMS, messages vocaux, e-mails, courrier... Il se décleche lorsque vous réalisez ue actio
Plus en détailRÈGLES ORDINALES : UNE GÉNÉRALISATION DES RÈGLES D'ASSOCIATION
RÈGLES ORDIALES : UE GÉÉRALISATIO DES RÈGLES D'ASSOCIATIO SYLVIE GUILLAUME ALI KHECHAF 2 RÉSUMÉ: La plupart des mesures des règles cocere les variables biaires et écessite pour les autres types de variables
Plus en détailGérer les applications
Gérer les applicatios E parcourat les rayos du Widows Phoe Store, vous serez e mesure de compléter les services de base de votre smartphoe à travers plus de 10 000 applicatios. Gratuites ou payates, ces
Plus en détailPOLITIQUE 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 détailMécanique non linéaire
M MN9 Mécaique o liéaire Zhi-Qiag FENG UFR Sciece et Techologies Uiversité d Evry Val d Essoe TABLES DES MATIERES INTRODUCTION Chapitre : CONCEPTS ELEMENTAIRES. Pricipales propriétés des matériaux. Coaissace
Plus en détailUniversité Victor Segalen Bordeaux 2 Institut de Santé Publique, d Épidémiologie et de Développement (ISPED) Campus Numérique SEME
Uiversité Victor Segale Bordeaux Istitut de Saté Publique, d Épidémiologie et de Développemet (ISPED) Campus Numérique SEME MODULE Pricipaux outils e statistique Versio du 8 août 008 Écrit par : Relu par
Plus en détailEtude Spéciale SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT?
Etude Spéciale o. 7 Javier 2003 SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT? MARK SCHNEIDER Le CGAP vous ivite à lui faire part de vos commetaires, de vos rapports et de toute demade d evoid autres
Plus en détailContribution à la théorie des entiers friables
UFR STMIA École Doctorale IAE + M Uiversité Heri Poicaré - Nacy I DFD Mathématiques THÈSE présetée pour l obtetio du titre de Docteur de l Uiversité Heri Poicaré, Nacy-I e Mathématiques par Bruo MARTIN
Plus en détailFormation d un ester à partir d un acide et d un alcool
CHAPITRE 10 RÉACTINS D ESTÉRIFICATIN ET D HYDRLYSE 1 Formatio d u ester à partir d u acide et d u alcool 1. Nomeclature Acide : R C H Alcool : R H Groupe caractéristique ester : C Formule géérale d u ester
Plus en détailIntroduction. Introduction
Itroductio Ça y est, vous avez décidé de passer à Widows 8? Quelle boe idée! Das cette ouvelle versio, Microsoft rompt avec ce qui faisait l uité de so système d eploitatio depuis plus de trete as! Widows
Plus en détailStructures algébriques
Structures algébriques 1. Lois de composition s Soit E un ensemble. Une loi de composition interne sur E est une application de E E dans E. Soient E et F deux ensembles. Une loi de composition externe
Plus en détailInitiation à l analyse factorielle des correspondances
Fiche TD avec le logiciel : tdr620b Iitiatio à l aalyse factorielle des correspodaces A.B. Dufour & M. Royer & J.R. Lobry Das cette fiche, o étudie l Aalyse Factorielle des Correspodaces. Cette techique
Plus en détailDonnez de la liberté à vos données. BiBOARD. www.biboard.fr
Doez de la liberté à vos doées BiBOARD www.biboard.fr Le décisioel pour tous Le décisioel évolue. L etreprise quelle que soit sa taille, a besoi de piloter so activité à l aide d outils simples, fiables,
Plus en détailTerminale S. Terminale S 1 F. Laroche
Termiale S Exercices. Rappels et exercices de base 3.. QCM (P. Egel) 3.. QCM, Atilles 005 4. 3. QCM, Liba 009, 3 poits 4. 4. QCM, C. étragers 007. 5. QCM, Frace 007 5 6. 6. QCM, N. Calédoie 007 7. 7. QCM
Plus en détailIntroduction à l étude des Corps Finis
Introduction à l étude des Corps Finis Robert Rolland (Résumé) 1 Introduction La structure de corps fini intervient dans divers domaines des mathématiques, en particulier dans la théorie de Galois sur
Plus en détailTempêtes : Etude des dépendances entre les branches Automobile et Incendie à l aide de la théorie des copulas Topic 1 Risk evaluation
Tempêtes : Etude des dépedaces etre les braches Automobile et Icedie à l aide de la théorie des copulas Topic Risk evaluatio Belguise Olivier Charles Levi ACM Guy Carpeter 34 rue du Wacke 47/53 rue Raspail
Plus en détailLa 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 détailUn accès direct à vos comptes 24h/24 VOTRE NUMÉRO CLIENT. www.bnpparibas.net. Centre de Relations Clients 0 820 820 001 (0,12 /min)
* selo coditios cotractuelles e vigueur. U accès direct à vos comptes 24h/24 VOTRE NUMÉRO CLIENT + VOTRE CODE SECRET * : www.bpparibas.et Cetre de Relatios Cliets 0 820 820 001 (0,12 /mi) Appli Mes Comptes
Plus en détailTélé OPTIK. Plus spectaculaire que jamais.
Télé OPTIK Plus spectaculaire que jamais. Vivez toute la puissace de la télévisio sur IP grâce au réseau OPTIK 1 de TELUS et découvrez-e l extraordiaire potetiel. Télé OPTIK MC vous doe la parfaite maîtrise
Plus en détailCours de mathématiques
DEUG MIAS premier niveau Cours de mathématiques année 2003/2004 Guillaume Legendre (version révisée du 3 avril 2015) Table des matières 1 Éléments de logique 1 1.1 Assertions...............................................
Plus en détail