Introduction - p. 2/39. - p. 1/39. Introduction. Intégration numérique. Principe. Méthodes simples de quadrature. - p. 3/39. - p. 5/39.
|
|
- Patrice Labranche
- il y a 6 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Méthodes de VIET HUNG NGUYEN - FABIEN RICO Hug.Nguye@lip6.fr Itégrtio uérique EPU Pierre et Mrie Curie - Sicece de l Terre Itégrtio uérique - p. /9 - p. /9 O cherche à pprocher l itégrle d ue foctio : Dot o e coît l vleur qu e certis poits esures Dot o peut clculer les vleurs, is dot o e peut ps clculer l priitive ps de forule lytique trop coplexe Il fut pprocher I(f = Itégrtio uérique O dispose de l vleur de f sur des poits régulièreet espcés f(y, f(y,...,f(y vec y = < y < < y < y = b et y i+ y i = b O sépre [, b] e sous-itervlles i.e. o regroupe les poits y i pr pquets de u, deux ([y i, y i+ ] ou trois ([y i, y i+, y i+ ] poits cosécutifs. O iterpole l foctio sur chque sous-itervlle pr des polyôes g i (t. O clcule l itégrle du polyôe d iterpoltio de chque sous itervlle, cel s exprie sipleet e foctio des vleurs f i = f(y i : Itégrtio uérique +k g i (tdt = k α l f i+l l= - p. /9 - p. 4/9 L soe de ces vleurs est ue pproxitio de l itégrle de f sur [, b]. Cette soe s exprie ussi sipleet e foctio des vleurs f i I(f β i f i ( L différece etre les éthodes viet du obre de poits d iterpoltios ds les pquets : poit pproxitio de degré éthode des rectgles poits pproxitio de degré éthode des trpèzes poits pproxitio de degré éthode de SIMPSON poits pproxitio de degré éthode de NEWTON-CÔTES Pour chque éthode, il existe des costtes β i qui perettet d ppliquer l forule ( et ue jortio de l erreur que l o v clculer. i= Méthode des rectgles (suite Méthode des trpèzes Clcul de l forule (suite (fi (suite Explictio Méthode des rectgles - p. 5/9 - p. 6/9 Les poits (y i i =,..., sot pris régulièreet espcés sur [, b] : y i = + i b Sur chque itervlle I i = [y i, y i+ ], l foctio f est pprochée pr l foctio costte g i tel que g i (t = f(y i. + g i (tdt = (y i+ y i f(y i = b f(y i y y = y y y y L pproxitio de pr l éthode des rectgles est doée pr : Méthode des rectgles (suite Méthode des trpèzes Clcul de l forule (suite (fi (suite Explictio Méthode des rectgles (suite Méthode des trpèzes Clcul de l forule (suite (fi (suite Explictio I R = b f(y i i= - p. 7/9 - p. 8/9
2 (suite O pplique l forule d erreur de l iterpoltio de LAGRANGE : t [y i, y i + ] il existe η(t [y i, y i + ] tel que + f(t g i (t = f (η(t(t y i b + f(y i = f (η(t(t y i dt Soit M = sup t [,b] f (t + b f(y i M + (t y i dt M (y i+ y i (b M Méthode des rectgles (suite Méthode des trpèzes Clcul de l forule (suite (fi (suite Explictio Fileet Rerques : I R M (b Pour trouver ue vleur pprochée de à ε près, il suffit de predre plus grd que M (b ε L pproxitio est excte si l dérivée f est ulle c est-à-dire si l foctio f est costte. Méthode des rectgles (suite Méthode des trpèzes Clcul de l forule (suite (fi (suite Explictio - p. 9/9 Méthode des trpèzes - p. /9 Clcul de l forule Les poits (y i i =,..., sot pris régulièreet espcés sur [, b] : y i = + i b. Sur chque itervlle I i = [y i, y i+ ], l foctio f est pprochée pr l foctio ffie g i coïcidt vec f e y i et y i+ soit : g i (t = f(y i + (t y i (y i+ y i (f(y i+ f(y i. Rerque : g i est l foctio ffie pr orceux relit les poits de coordoées (y i, f(y i. Méthode des rectgles (suite Méthode des trpèzes Clcul de l forule (suite (fi (suite Explictio + = + g i (tdt [ t + (f(y i+ f(y i (f(y i+ f(y + i +f(y i ]dt = + (+ (f(y i+ f(y i y i (f(y i+ f(y i + (y i+ y i f(y i = ++ (f(y i+ f(y i y i f(y i+ + y i+ f(y i = + (f(y i+ + f(y i = b (f(y i+ + f(y i Or = y + y y y y y Doc l pproxitio de pr l éthode des trpèzes est doée pr : Méthode des rectgles (suite Méthode des trpèzes Clcul de l forule (suite (fi (suite Explictio I T = b (f(y + f(y f(y + f(y - p. /9 - p. /9 O pplique l forule d erreur de l iterpoltio de LAGRANGE : t [y i, y i + ] il existe η(t [y i, y i + ] tel que Méthode des rectgles (suite Méthode des trpèzes Clcul de l forule (suite + b (f(y i+ + f(y i = f(t g i (t = f (η(t(t y i (t y i+ + f (η(t(t y i (t y i+ dt (fi (suite Explictio d où si M = sup t [,b] f (t + b (f(y i+ + f(y i M + (t y i (y i+ tdt - p. /9 (suite - p. 4/9 (fi Pour le clcul de + (t y i (y i+ tdt, o effectue u chgeet de vrible. Soit x = t y i (t = x + y i + (t y i (y i+ tdt = + x(y i+ y i xdx = + x + x(y i+ y i dx = (+ + (+ (y i+ y i = (+ 6 Doc + b (f(y i+ + f(y i M (+ (b I T M Méthode des rectgles (suite Méthode des trpèzes Clcul de l forule (suite (fi (suite Explictio Fileet Rerques : (b I T M Pour trouver ue vleur pprochée de à ε près, il suffit de predre plus grd que M (b ε L pproxitio est excte si l dérivée secode f est ulle c est-à-dire si l foctio f est ffie. Méthode des rectgles (suite Méthode des trpèzes Clcul de l forule (suite (fi (suite Explictio - p. 5/9 - p. 6/9
3 (suite O cosidère les + poits z i = + i b (i =,..., Sur chque itervlle I i = [z i, z i+ ], l foctio f est pprochée pr l prbole g i psst pr les poits Doc (z i, f(z i (z i+, f(z i+ (z i+, f(z i+ (t z i+ (t z i+ g i (t = f(z i. (z i z i+ (z i z i+ (t z i (t z i+ +f(z i+. (z i+ z i (z i+ z i+ (t z i (t z i+ +f(z i+. (z i+ z i (z i+ z i+ Méthode des rectgles (suite Méthode des trpèzes Clcul de l forule (suite (fi (suite Explictio Ce qui doe, tout clcul fit : zi+ zi g i (tdt = b 6 (f(z i + 4f(z i+ + f(z i+ L pproxitio de l itégrle pr l éthode de SIMPSON est doc I S vec I S = b ( f(z + 4f(z + f(z + 4f(z + f(z f(z + 4f(z + f(z - p. 7/9 - p. 8/ Méthode des rectgles (suite Méthode des trpèzes Clcul de l forule (suite (fi (suite Explictio Soit M = x t [,b] f (4 (t Rerques : I S M(b Pour trouver ue vleur pprochée de à ε près, il suffit de predre plus grd que 4 M (b 5 88ε L pproxitio est excte si l dérivée f (4 est ulle c est-à-dire si l foctio f est u polyôe de degré iférieur ou égl à. Méthode des rectgles (suite Méthode des trpèzes Clcul de l forule (suite (fi (suite Explictio! L erreur est d ordre 4 lors que le polyôe est de degré - p. 9/9 Explictio - p. /9 O pourrit s ttedre à ce que l erreur de éthode de SIMPSON soit de l fore M(b 4 M = x t [,b] f( (t et K or o gge u fcteur (b. Preos le cs ou f est u polyôe de degré. f(t g i (t est doc u polyôe de degré, il s ule fois e z i, z i+ et z i+, doc f(t g i (t = α(t z i (t z i+ (t z i+, z i il est syétrique pr rpport u ilieu du seget [z i, z i+ ], doc zi+ f(t g zi i (t = Cel peut se géérliser ux éthodes de NEWTON-COTES A z i+ A z i+ Chgeet de vrible E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres - p. /9 - p. /9 Jusqu à préset le problèe toujours été posé de l fço suivte : O dispose de l vleur de f sur + poits : y, y,...,y et o cherche pprocher l itégrle de f pr l forule : = α i f(y i + E ( ou E est l erreur de l éthode O cherche à iiiser l erreur E. Chque éthode correspod à u choix de vleurs α i. Au ieux o rrive à obteir ue éthode d ordre + c est à dire dot le tere d erreur déped de x t b f (+ (t cel sigifie qu elle est excte si f est u polyôe de degré < à +. Si o est cpble de clculer f e iporte quel poit, o peut fire vrier les y i de ière à ce que l éthode soit d ordre supérieure. Chgeet de vrible E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres Soit f ue foctio que l o peut clculer e iporte quel poit Soit le obre de poits de clcul Soiet y, y,..., y les poits et α, α,...,α les coefficiets Soit P k l eseble des polyôes de degré iférieur à k. O cherche les «eilleures vleurs» pour α i et y i fi de iiiser E ds l forule : = α i f(y i + E } {{ } I(f } {{ } J(f Il y degrés de liberté, o espère obteir ue éthode d ordre i.e. E = si f est u polyôe de degré iférieur à. Coet trouver les vleurs de α i et y i? Quelle est l erreur si f est ps u polyôe de P? Chgeet de vrible E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres - p. /9 - p. 4/9
4 Chgeet de vrible O cherche les «eilleures vleurs» pour α i et y i fi de iiiser E ds l forule : = α i f(y i + E Chgeet de vrible Nous étudiros ps ici l fço dot sot trouvées ces vleurs, il vous suffit de svoir que : Les poits d évlutios y, y,...,y sot les rcies d u polyôe fist prtie d ue fille de polyôes orthogoux. Chgeet de vrible Ces vleurs dépedet des bores de l itégrle et b o se rèe toujours à u êes bores grâce à u chgeet de vrible. Pr exeple, si, b IR, o peut toujours fire ue itégrtio sur l itervlle pr le chgeet de vrible t = b+ + b u = b f(udu E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres Il existe plusieurs filles de polyôes, chcue est ssociée à ue certie fore d itégrle. Pour clculer ue itégrle de l fore f(udu, il fut utiliser les rcies des polyôes de LEGENDRE, cel s ppelle l éthode de GAUSS-LEGENDRE O trouve les α i grâce à l résolutio d u systèe liéire qui déped des y i. E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres - p. 5/9 - p. 6/9 E prtique Pour clculer ue itégrle de l fore : O utilise le chget de vrible t = b+ + b = O pproche l itégrle pr : u b f(udu α i f(y i Chgeet de vrible E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres E prtique les vleurs des α i et des y i sot coues et tbulées. Pr exeple, e double précisio pour l éthode de GAUSS-LEGENDRE à poits : y = y = y = y 4 = y 5 = y 6 = y 7 = y 8 = y 9 = y = y = y = α = α = α = α 4 = α 5 = α 6 = α 7 = α 8 = α 9 = α = α = α = p. 7/9 L lgorithe - p. 8/9 Clcul de l erreur sur L lgorithe de clcul de e tet copte du chgeet de vrible pour se reer à est le suivt : Sur si l foctio f est ps u polyôe, is qu elle est C (s dérivée e est cotiue. Alors, o sit pr le développeet de TAYLOR que x Doées :, (y i i, (α i i, f,, b début so pour i = à fire t b y i + +b so so +α i f(t fi Résultt : so b Chgeet de vrible E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres f(x = f( + x! f ( + + x (! f( ( + x (x s f ( (sds (! O peut otrer que l erreur E = α if(y i est de l fore ( E = α i f( (γ + (! Chgeet de vrible E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres vec γ. - p. 9/9 Clcul de l erreur sur [,b] - p. /9 - I Sur [, b], O effectue le chgeet de vrible : ( b = f u + + b dt Doc cel doe ( ( + b E = α i f( (ε + (! vec ε [, b] L éthode est d ordre c est à dire qu elle est excte si f est u polyôe de degré <. Chgeet de vrible E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres Soit f l foctio : E clcult l soe : Alors que f(x = + cos(x α i f(y i = = Chgeet de vrible E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres - p. /9 - p. /9
5 - II Autres filles orthogoles Soit f l foctio : f(x = x E clcult l soe : Alors que O α i f(y i = = L éthode est ps très efficce cr x est ps dérivble e. Chgeet de vrible E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres Il est possible d utiliser cette éthode pour d utres fores d itégrles : w(t où [, b] est u itervlle quelcoque et w(x ue foctio positive sur [, b] ppelée poids. Pour chque fore d itégrle, il existe ue fille de polyôes orthogoux, doc des poits d iterpoltio et des coefficiets qui perettet de clculer l itégrle sur [, b] vec l forule : w(t α i f(y i Chgeet de vrible E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres - p. /9 - p. 4/9 L foctio de poids est w(x = x L itervlle cosidéré est ], [ Les polyôes orthogoux sot : T (x = T (x = x T (x = xt (x T (x = cos( rccos(x Cette éthode est dptée u clcul des itégrles de l fore f(t dt = t α i f(y i + E Chgeet de vrible E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres L foctio de poids est w(x = exp( x L itervlle cosidéré est [, ] Les polyôes orthogoux sot : L (x = L (x = x L (x = x L (x L (x Cette éthode est dptée u clcul des itégrles de l fore exp( t = α i f(y i + E Chgeet de vrible E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres - p. 5/9 Accélértio de l éthode - p. 6/9 Cs des itégrles ipropres Il y deux éthodes pour obteir ue eilleure pproxitio : Augeter le obre de poits de GAUSS Mis cel est ps toujours efficce Diviser l itervlle d itégrtio e petits itervlles Soiet = < < < = b vec i+ i = b Alors = o clcule sépréet chque petite itégrle. l bore d erreur sur le clcul est : ( ( + b E < α i x + t b f ( (t Prfois o e peut ps utiliser directeet ces éthodes pour le clcul de l itégrle d ue foctio : Si l ue des bores de l itégrle est ifiie t dt Si l foctio est ps défiie sur l ue des bores Si l foctio est ps dérivble sur l ue des bores Alors, o sépre l itégrle e de petites itégrles : ou t dt = log(tdt = +(k+ k= +k k k= t dt k log(tdt log(tdt xdt O clcule chque petite itégrle sépréet et o s rrête qud le reste est égligeble Chgeet de vrible E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres - p. 7/9 - p. 8/9 Pour le clcul de l itégrle d ue foctio, o se rèe u clcul de l itégrle d u polyôe. Cr c est u eseble de foctios très siple. Il peret d pprocher presque toutes les foctios itégrbles. Mis cel e foctioe bie que sur les foctios très régulières. O peut couper l itervlle d itégrtio e petits orceux. Pour ccélérer l covergece Si l itégrle est ipropre Si l foctio est ps ssez régulière (o dérivble Chgeet de vrible E prtique L lgorithe Clcul de l erreur sur Clcul de l erreur sur[, b] - I - II Autres filles orthogoles Accélértio de l éthode Cs des itégrles ipropres - p. 9/9
Méthodes de quadrature. Polytech Paris-UPMC. - p. 1/48
Méthodes de Polytech Paris-UPMC - p. 1/48 Polynôme d interpolation de Preuve et polynôme de Calcul de l erreur d interpolation Étude de la formule d erreur Autres méthodes - p. 2/48 Polynôme d interpolation
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 détail16.1 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 détailDéroulement 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 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 détailIntégrales 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 détailChapitre 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 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 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 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 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 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 détailThéorème 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 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 détailCours d Analyse IV Suites et Séries de fonctions
Université Clude Bernrd, Lyon I Licence Sciences, Technologies & Snté 43, boulevrd 11 novembre 1918 Spécilité Mthémtiques 69622 Villeurbnne cedex, Frnce L. Pujo-Menjouet pujo@mth.univ-lyon1.fr Cours d
Plus en détailLICENCE DE MATHÉMATIQUES DEUXIÈME ANNÉE. Unité d enseignement LCMA 4U11 ANALYSE 3. Françoise GEANDIER
LICENCE DE MATHÉMATIQUES DEUXIÈME ANNÉE Unité d enseignement LCMA 4U ANALYSE 3 Frnçoise GEANDIER Université Henri Poincré Nncy I Déprtement de Mthémtiques . Tble des mtières I Séries numériques. Séries
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 détailVoyez la réponse à cette question dans ce chapitre. www.alternativesjournal.ca/people-and-profiles/web-exclusive-ela-alumni-make-splash
Une personne de 60 kg est à gauche d un canoë de 5 de long et ayant une asse de 90 kg. Il se déplace ensuite pour aller à droite du canoë. Dans les deux cas, il est à 60 c de l extréité du canoë. De cobien
Plus en détailCalculer 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 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 détailA11 : 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 détailINTENTION 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 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 détailANALYSE NUMERIQUE NON-LINEAIRE
Université de Metz Licence de Mthémtiques - 3ème nnée 1er semestre ANALYSE NUMERIQUE NON-LINEAIRE pr Rlph Chill Lbortoire de Mthémtiques et Applictions de Metz Année 010/11 1 Tble des mtières Chpitre
Plus en détailCorrection 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 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 détailsemestre 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 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 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 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 détailFonctions de plusieurs variables
Maths MP Exercices Fonctions de plusieurs variables Les indications ne sont ici que pour être consultées après le T (pour les exercices non traités). Avant et pendant le T, tenez bon et n allez pas les
Plus en détail3 Approximation de solutions d équations
3 Approximation de solutions d équations Une équation scalaire a la forme générale f(x) =0où f est une fonction de IR dans IR. Un système de n équations à n inconnues peut aussi se mettre sous une telle
Plus en détailIntégrales doubles et triples - M
Intégrales s et - fournie@mip.ups-tlse.fr 1/27 - Intégrales (rappel) Rappels Approximation éfinition : Intégrale définie Soit f définie continue sur I = [a, b] telle que f (x) > 3 2.5 2 1.5 1.5.5 1 1.5
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 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 détailCOURS D ANALYSE. Licence d Informatique, première. Laurent Michel
COURS D ANALYSE Licence d Informtique, première nnée Lurent Michel Printemps 2010 2 Tble des mtières 1 Éléments de logique 5 1.1 Fbriquer des énoncés........................ 5 1.1.1 Enoncés élémentires.....................
Plus en détailUniversité Paris-Dauphine DUMI2E. UFR Mathématiques de la décision. Notes de cours. Analyse 2. Filippo SANTAMBROGIO
Université Pris-Duphine DUMI2E UFR Mthémtiques de l décision Notes de cours Anlyse 2 Filippo SANTAMBROGIO Année 2008 2 Tble des mtières 1 Optimistion de fonctions continues et dérivbles 5 1.1 Continuité........................................
Plus en détailIntégrale 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 détaila 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 détailLes travaux doivent être remis sous forme papier.
Physique mathématique II Calendrier: Date Pondération/note nale Matériel couvert ExercicesSérie 1 : 25 septembre 2014 5% RH&B: Ch. 3 ExercicesSérie 2 : 23 octobre 2014 5% RH&B: Ch. 12-13 Examen 1 : 24
Plus en détailFonctions de plusieurs variables. Sébastien Tordeux
Fonctions de plusieurs variables Sébastien Tordeux 22 février 2009 Table des matières 1 Fonctions de plusieurs variables 3 1.1 Définition............................. 3 1.2 Limite et continuité.......................
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 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 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 détailTout ce qu il faut savoir en math
Tout ce qu il fut svoir en mth 1 Pourcentge Prendre un pourcentge t % d un quntité : t Clculer le pourcentge d une quntité pr rpport à une quntité b : Le coefficient multiplicteur CM pour une ugmenttion
Plus en détailLicence M.A.S.S. Cours d Analyse S4
Université Pris I, Pnthéon - Sorbonne Licence MASS Cours d Anlyse S4 Jen-Mrc Brdet (Université Pris 1, SAMM) UFR 27 et Equipe SAMM (Sttistique, Anlyse et Modélistion Multidisiplinire) Université Pnthéon-Sorbonne,
Plus en détailChapitre 7 : Intégration sur un intervalle quelconque
Universités Paris 6 et Paris 7 M1 MEEF Analyse (UE 3) 2013-2014 Chapitre 7 : Intégration sur un intervalle quelconque 1 Fonctions intégrables Définition 1 Soit I R un intervalle et soit f : I R + une fonction
Plus en détailEXERCICE II : LE TELEPHONE "POT DE YAOURT" (5 points)
USA 2005 EXERCICE II : LE TELEPHONE "POT DE YAOURT" (5 points) A l'ère du téléphone portable, il est encore possible de couniquer avec un systèe bien plus archaïque L'onde sonore produite par le preier
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 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 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 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 détailContinuité d une fonction de plusieurs variables
Chapitre 2 Continuité d une fonction de plusieurs variables Maintenant qu on a défini la notion de limite pour des suites dans R n, la notion de continuité s étend sans problème à des fonctions de plusieurs
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 détailFonctions Analytiques
5 Chapitre Fonctions Analytiques. Le plan complexe.. Rappels Soit z C, alors!(x,y) IR 2 tel que z = x + iy. On définit le module de z comme z = x 2 + y 2. On peut aussi repérer z par des coordonnées polaires,
Plus en détailAutour des nombres et des polynômes de Bernoulli
Autour des nobres et des polynôes de Bernoulli Gaëtan Bisson d après un cours de Don Zagier Résué En athéatiques, les nobres de Bernoulli ont d abord été étudiés en cherchant à calculer les soes du type
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 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 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 détailInfluence du milieu d étude sur l activité (suite) Inhibition et activation
Influence du milieu d étude sur l ctivité (suite) Inhibition et ctivtion Influence de l tempérture Influence du ph 1 Influence de l tempérture Si on chuffe une préprtion enzymtique, l ctivité ugmente jusqu
Plus en détailChapitre 11 : L inductance
Chpitre : inductnce Exercices E. On donne A πr 4π 4 metn N 8 spires/m. () Selon l exemple., µ n A 4π 7 (8) 4π 4 (,5) 5 µh (b) À prtir de l éqution.4, on trouve ξ ξ 4 3 5 6 6,3 A/s E. On donne A πr,5π 4
Plus en détailModule 2 : Déterminant d une matrice
L Mth Stt Module les déterminnts M Module : Déterminnt d une mtrice Unité : Déterminnt d une mtrice x Soit une mtrice lignes et colonnes (,) c b d Pr définition, son déterminnt est le nombre réel noté
Plus en détailMATHS FINANCIERES. Mireille.Bossy@sophia.inria.fr. Projet OMEGA
MATHS FINANCIERES Mireille.Bossy@sophia.inria.fr Projet OMEGA Sophia Antipolis, septembre 2004 1. Introduction : la valorisation de contrats optionnels Options d achat et de vente : Call et Put Une option
Plus en détailEstimation des incertitudes sur les erreurs de mesure.
Estmto des certtdes sr les errers de mesre. I. Itrodcto : E sceces epérmetles, l este ps de mesres ectes. Celle-c e pevet être q etchées d errers pls o mos mporttes selo le protocole chos, l qlté des strmets
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 détailS euls les flux de fonds (dépenses et recettes) définis s ent l investissement.
Choix d ives i s s eme e cer iude 1 Chapire 1 Choix d ivesissemes e ceriude. Défiiio L es décisios d ivesissemes fo parie des décisios sraégiques de l erepris e. Le choix ere différes projes d ivesisseme
Plus en détailDifférentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles
Différentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles Denis Vekemans R n est muni de l une des trois normes usuelles. 1,. 2 ou.. x 1 = i i n Toutes les normes de R n sont équivalentes. x i ; x 2
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 détail8.1 Généralités sur les fonctions de plusieurs variables réelles. f : R 2 R (x, y) 1 x 2 y 2
Chapitre 8 Fonctions de plusieurs variables 8.1 Généralités sur les fonctions de plusieurs variables réelles Définition. Une fonction réelle de n variables réelles est une application d une partie de R
Plus en détailArrondissage des résultats de mesure. Nombre de chiffres significatifs
BUREAU NATIONAL DE MÉTROLOGIE COMMISSARIAT À L'ÉNERGIE ATOMIQUE LABORATOIRE NATIONAL HENRI BECQUEREL Note technique LNHB/04-13 Arrondissage des résultats de esure Nobre de chiffres significatifs M.M. Bé,
Plus en détailExercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques.
14-3- 214 J.F.C. p. 1 I Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques. Exercice 1 Densité de probabilité. F { ln x si x ], 1] UN OVNI... On pose x R,
Plus en détailProbabilités avancées. Florin Avram
Probabilités avancées Florin Avram 24 janvier 2014 Table des matières 1 Mise en scène discrète 3 1.1 Espace des épreuves/résultats possibles, événements, espace probabilisé, mesure de probabilités, variables
Plus en détailRégulation analogique industrielle ESTF- G.Thermique
Chapitre 5 Stabilité, Rapidité, Précisio et Réglage Stabilité. Défiitio Coditio de stabilité. Critères de stabilité.. Critères algébriques.. Critère graphique ou de revers das le pla de Nyquist Rapidité
Plus en détailExercices - Fonctions de plusieurs variables : corrigé. Pour commencer
Pour commencer Exercice 1 - Ensembles de définition - Première année - 1. Le logarithme est défini si x + y > 0. On trouve donc le demi-plan supérieur délimité par la droite d équation x + y = 0.. 1 xy
Plus en détailCommun à tous les candidats
EXERCICE 3 (9 points ) Commun à tous les candidats On s intéresse à des courbes servant de modèle à la distribution de la masse salariale d une entreprise. Les fonctions f associées définies sur l intervalle
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 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 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 détailChapitre 1 : Fonctions analytiques - introduction
2e semestre 2/ UE 4 U : Abrégé de cours Anlyse 3: fonctions nlytiques Les notes suivntes, disponibles à l dresse http://www.iecn.u-nncy.fr/ bertrm/, contiennent les définitions et les résultts principux
Plus en détailIntroduction au pricing d option en finance
Introduction au pricing d option en finance Olivier Pironneau Cours d informatique Scientifique 1 Modélisation du prix d un actif financier Les actions, obligations et autres produits financiers cotés
Plus en détailToyota Assurances Toujours la meilleure solution
Toyot Assurnces Toujours l meilleure solution De quelle ssurnce vez-vous besoin? Vous roulez déjà en Toyot ou vous ttendez s livrison. Votre voiture est neuve ou d occsion. Vous vlez les kilomètres ou
Plus en détailFonctions de plusieurs variables, intégrales multiples, et intégrales dépendant d un paramètre
IUFM du Limousin 2009-10 PLC1 Mathématiques S. Vinatier Rappels de cours Fonctions de plusieurs variables, intégrales multiples, et intégrales dépendant d un paramètre 1 Fonctions de plusieurs variables
Plus en détailrf( 1 f(x)x dx = O. ) U concours externe de recrutement de professeurs agreg6s composition d analyse
page 8 AGREGATIN de MATHEMATIQUES: 1991 1/5 externeanalyse concours externe de recrutement de professeurs agreg6s composition d analyse NTATINS ET DGFINITINS Dans tout le problème, R+ désigne l intervalle
Plus en détailTurbine hydraulique Girard simplifiée pour faibles et très faibles puissances
Turbine hydrulique Girrd simplifiée pour fibles et très fibles puissnces Prof. Ing. Zoltàn Hosszuréty, DrSc. Professeur à l'université technique de Kosice Les sites hydruliques disposnt de fibles débits
Plus en détailChapitre 2 Le problème de l unicité des solutions
Université Joseph Fourier UE MAT 127 Mathématiques année 2011-2012 Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions Ce que nous verrons dans ce chapitre : un exemple d équation différentielle y = f(y)
Plus en détailSynthèse 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 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 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 détailGroupe 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 détailANALYSE : FONCTIONS D UNE VARIABLE RÉELLE
Jen-Pierre Dedieu, Jen-Pierre Rymond ANALYSE : FONCTIONS D UNE VARIABLE RÉELLE Institut de Mthémtiques Université Pul Sbtier 31062 Toulouse cedex 09 jen-pierre.dedieu@mth.univ-toulouse.fr jen-pierre.rymond@mth.univ-toulouse.fr
Plus en détailÉquations générales des milieux continus
Équations générales des ilieux continus Jean Garrigues 1 ai 212 ii Avant-propos L objectif de ce cours est d établir les équations générales régissant tous les ilieux continus, qu ils soient solides ou
Plus en détail- Phénoméne aérospatial non identifié ( 0.V.N.I )
ENQUETE PRELIMINAIRE ANALYSE ET REFEREWCES : Phénoméne érosptil non identifié ( 0VNI ) B8E 25400 DEF/GEND/OE/DOlRENS du 28/9/1992 Nous soussigné : M D L chef J S, OPJ djoint u commndnt de l brigde en résidence
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 détailIntégrales dépendant d un paramètre
[hp://mp.cpgedupuydelome.fr] édié le 3 avril 5 Eocés Iégrales dépeda d u paramère Covergece domiée Exercice [ 9 ] [correcio] Calculer les limies des suies do les ermes gééraux so les suivas : a) u = π/4
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 détailSéquence 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 détailCorrection du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 2007
Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 7 EXERCICE points. Le plan (P) a une pour équation cartésienne : x+y z+ =. Les coordonnées de H vérifient cette équation donc H appartient à (P) et A n
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 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 détailAmphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues
Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues Département de Mathématiques École polytechnique Remise en forme mathématique 2013 Suite de Cauchy Soit (X, d) un espace métrique. Une suite
Plus en détail