Semestre 5, Année SESSION 1 UE : MHT512. Texte (en italiques) et corrigé (en roman)

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Semestre 5, Année SESSION 1 UE : MHT512. Texte (en italiques) et corrigé (en roman)"

Transcription

1 Semesre 5, Année SESSION UE : MHT52 Dae : 8 Décembre 28, 4h-7h Texe (en ialiques) e corrigé (en roman) Durée : 3h Quesion de cours. Enoncer le héorème de convergence dominée de Lebesgue dans le conexe absrai (sur un espace équipé d une ribu e d une mesure, les foncions éan à valeurs dans R). Si (f n ) n es une suie de foncions (, T )-(R, B(R)) mesurables convergean µ presque parou vers une foncion (, T )-(R, B(R)) f, avec la clause de dominaion n N, ω, f n (ω) g(ω), où g : + es une foncion inégrable par rappor à la mesure µ, f e oues les foncions f n le son aussi e on a f n dµ f dµ. lim n + Exercice (inégraion héorique). Soi (, T, µ) un espace mesuré e (f n ) n N une suie de foncions de dans R, oues (, T )-(R, B(R)) mesurables. On suppose (f n (ω)) 2 dµ(ω) < e f n (ω)f m (ω)dµ(ω) m,n N,m n. n Monrer que la suie ( f n ) n es de Cauchy dans L 2 R (, T,µ) e en déduire (en cian précisémen les héorèmes auxquels il es fai référence) qu il exise une foncion f : R, (, T )-(R, B(R)) mesurable, elle que f L 2 R (, T,µ) e qu une suie exraie (f nk ) k de la suie (f n ) n converge simplemen vers f µ-presque parou sur. La suie ( f n ) n converge- elle dans L 2 R (, T,µ)? Si oui, vers quel élémen? L exercice, el qu il éai posé, n avai guère d inérê. En voici la soluion cependan. On vérifie ou de suie en développan le carré sous l inégrale e en uilisan la linéarié de la prise d inégrale que si n > m (f n f m ) 2 dµ fn 2 dµ + fm 2 dµ (les inégrales de oues les foncions f k f l avec k l éan nulles). Comme la série de erme général f2 n dµ es convergene, la suie ( ) fn 2 dµ n

2 end vers e bien sûr la suie (f n ) n es de Cauchy dans L 2 (, T,µ). D après le héorème de Riesz-Fischer qui affirme que ce espace es un espace normé comple lorsqu on le muni de sa norme de Minkowski 2, on peu affirmer que la suie ( f n ) n converge dans L 2 R (, T,µ) vers un élémen f. On noe ici que le recours au héorème de Riesz-Fischer éai inuile, puisque la suie (f n ) n converge bien sûr vers f! Un avaar de la preuve de ce héorème assure aussi que l on peu exraire de la suie de représenans (f n ) n une sous-suie (f nk ) k convergean µ-presque parou vers un représenan de f. La suie ( f n ) n converge, elle, dans L 2 R (, T,µ) vers f. Remarque. En fai, la quesion aurai éé plus inéressane (e c es comme cela qu elle aurai dû êre posée) si l on avai considéré au lieu de la suie ( f n ) n la suie ( F n ) n des sommes parielles F n : f + + f n. La suie ( F n ) n es de Cauchy car (F n F m ) 2 dµ n km+ f 2 k dµ si n > m (cee fois l hypohèse es vraimen uile) e que la suie des reses de la série de erme général f k 2 2 end vers. On peu ici embrayer comme auparavan avec le héorème de Riesz-Fischer, dire que ( F n ) converge vers un élémen F de L 2 (, T,µ) e affirmer que l on peu exraire de la suie de représenans (F n ) n une sous-suie (F nk ) k convergean µ- presque parou vers un représenan de F. La suie ( f n ) n converge, elle, dans L 2 R (, T,µ) vers F. La quesion a éé bien sûr noée elle qu elle éai (malheureusemen) posée. Problème (inégraion praique). Parie I. Dans oue cee parie, p désigne un enier supérieur ou égal à 2. On rappelle que log( ) log( ) k k k + [, [... Soi f :], [ R une foncion mesurable sur ], [ (par rappor à la ribu borélienne), elle que p log( ) f() d < +. ( ) ],[ Monrer (en le jusifian par le héorème adéqua) que, pour ou k N, la foncion ], [ (f()) p k es inégrable sur ], [ e que l on a k f() p k d < +. k + ],[ 2

3 D après le héorème de convergence monoone de Beppo-Levi, on a ],[ p log( ) f() d ],[ lim N + k f() p k k + lim N + ( N k k ) d k + N k f() p d k + ],[ k f() p d <, d où le résula (puisque si une somme de nombres posiifs es finie, ous ces nombres son finis)..2. Monrer, en uilisan convenablemen l inégalié de Hölder (que l on rappellera) que l on a ( ) p ( ) p ( ) f() k d f() p k d. ],[ k + ],[ En déduire que la foncion ],[ (, 2,..., p ) ], [ p p f( j ) j p j f( ) f( p ) ( p ) j es inégrable sur ], [ p (par rappor à la mesure de Lebesgue sur R p ) e que p j ],[ p p f( j ) d d 2 d p j j ( k ],[ f() k d) p. ( ) Si ϕ,ψ son deux foncions mesurables posiives [, + ] e p, on a ( ) /p ( ) /p ϕψdµ ϕ p dµ ψ p dµ. Dans le cas pariculier ici, ], [, dµ d, ϕ() f() k/p e ψ() k/p (/p + /p ) ; l inégalié de Hölder donne donc, après élévaion à la 3

4 puissance p : ( ],[ f() k d) p ( ) p/p k d f() p k d ],[ ],[ ( ) p f() p k d. k + ],[ On reconnaîra dans la suie de la quesion le débu du DM2 (on prend simplemen ici p 2 au lieu de p 2). Pour ou,..., p dans [, [, on a (expression de la somme de la série géomérique de raison... p ) p ( p ) k. k Il résule du héorème de Fubini-Tonnelli que p f( j ) j ],[ p p d d 2 d p ],[ p k ( k k k ],[ j j p ( ) f( j ) ( p ) k d d p j ],[ p p f( j ) j ) p f() k d k p k j d...d p j ) p f() (k + ) (],[ k d p ( p f() d) k < + k + ],[ d après les inégaliés éablies précédemmen dans cee quesion, le résula de (.) e le fai que p 2, i.e p. Comme la clause d applicaion du héorème de Fubini es remplie (les inégaliés ci-dessus le monren), on peu reirer les valeurs absolues dans les inégrans ci-dessus e le héorème de Fubini (appliqué d abord avec la mesure produi de la mesure de Lebesgue sur ], [ p e de la mesure de décompe sur N, puis ensuie avec la mesure produi sur ], [ p ) nous donne bien la formule ( ). 4

5 .3. Soien x e y des nombres réels. Monrer que la foncion f f x,y : ], [ x ( ) y vérifie la condiion ( ) si e seulemen si (x,y) apparien à l ouver U : {(x,y) R 2 ; x > /p, y > /p}. Au voisinage de, comme on a log( ), dire que la foncion f x,y () p log( ) / es inégrable au voisinage de équivau, d après le crière de Riemann, à dire que px >, soi x > /p. Comme on a aussi log( ) O( ǫ ) au voisinage de pour ou ǫ >, l inégrabilié au voisinage de de f x,y () p log( ) / équivau, oujours d après le crière de Riemann, à la condiion py >, soi y > /p. Le fai que f x,y vérifie la condiion ( ) équivau donc bien à x > /p e y > /p, soi (x,y) U..4. Soi k N. Vérifier que la foncion Φ k : (x,y) U x+k ( ) y d es une foncion de classe C sur U e que, pour ou (x,y) dans U, Φ k x (x,y) x+k ( ) y log d, Φ k y (x,y) x+k ( ) y log( )d. Pour ou (x,y) U, pour ou ], [, on a x+k ( ) y log (/p)+k ( ) /p log x+k ( ) y log( ) (/p)+k ( ) /p log( ). () D aure, par, pour fixé dans ], [, la foncion (x,y) U x+k ( ) y es de classe C dans U, de dérivées parielles par rappor à x e y les foncions (x,y) x+k ( ) y log e (x,y) x+k ( ) y log( ). Du fai des clauses de dominaion () e de ce que les deux foncions dominanes ], [ /p+k ( ) /p log ], [ /p+k ( ) /p log( ) 5

6 son inégrables sur ], [ (d après le crière de Riemann e le fai que log O( ǫ ) au voisinage de e log( ) O(( ) ǫ ) au voisinage de pour ou ǫ > ), le héorème de dérivaion des inégrales foncions de plusieurs paramères (ici deux) assure que Φ k es de classe C sur U e que l on a Φ k x (x,y) x+k ( ) y log d, Φ k y (x,y) x+k ( ) y log( )d..5. En uilisan convenablemen l inégalié de Hölder, monrer que si (u k ) k N e (v k ) k N son dans l p R (N), alors ( ) /p ( ) /p u k v k p u k p v k p < +. k k En déduire que, pour ou (x,y) U, k k ( x+k ( ) y p log d x+k ( ) d) y < +. Il suffi, pour obenir la première inégalié demandée, d appliquer l inégalié de Hölder avec p e p en remarquan que /p + /p, soi p p/(p ), d où ( v k p ) p v k p. Ensuie, on remarque que la foncion x ( ) y log vérifie oujours, lorsque (x,y) U, la condiion ( ) (car log O( ǫ ) pour ou ǫ > ). Si l on pose u k : ( x ( ) y ) log ) k d, il résule de la quesion (.2) que la suie (u k ) k es dans l p R (N) ; comme f x,y vérifie aussi la condiion ( ), il en es de même de la suie (v k ) k, où v k : ( x ( ) y ) k d x+k ( ) y d. Pour obenir la seconde affirmaion de cee quesion, il suffi donc d appliquer l inégalié que l on vien juse d éablir à parir de l inégalié de Hölder avec précisémen ce choix pariculier de u k e v k. 6

7 .6. Vérifier, pour ou (x, y) U, l idenié ( )( x+k ( ) y log d k (log ) ],[ p ( p ) x ( p j j j ) p x+k ( ) y d ) y ( j ) p d...d p. j j Avec comme choix pariculier f f x,y ((x,y) U), le membre de droie de la formule ( ) s écri (Φ k (x,y)) p. La dérivée parielle par rappor à x de k (x,y) (Φ k (x,y)) p es ( (x,y) p ) x+k ( ) y log d ( p x+k ( ) d) y. On fixe y > /p. On peu majorer en module, pour ou x el que x > (/p) + ǫ, cee quanié par ( w k (ǫ) ) (/p)+ǫ+k ( ) y log d ( p (/p)+ǫ+k ( ) d) y. comme k w k(ǫ) < + (d après le second résula de la quesion précédene, avec x y (/p)+ǫ), le héorème de dérivaion erme à erme des séries de foncions assure que x (Φ k (x,y)) p k adme une dérivée par rappor à x dans ] (/p) + ǫ, + [, égale à x p ( )( p x+k ( ) y log d x+k ( ) d) y. k Comme ǫ es arbiraire, ceci es vrai sur ] /p, + [. D aure par, pour ou (,..., p ) (], [) p, la foncion x ( p ) x ( p ) y j ( j ) j j j j p 7

8 es de classe C sur ] /p, + [ e a pour dérivée log( p ) ( p ) x ( p ) y j ( j ) j j p. j Pour x > (/p) + ǫ, cee expression es majorée en module pour ou (,..., p ) (], [) p par Ψ ǫ (,..., p ) : log( p ) j j ( p ) (/p)+ǫ ( p ) y j ( j ) p j j j Or, comme log( p ) C ǫ ( p ) ǫ/2 sur ], [ p, la foncion Ψ ǫ es inégrable sur ], [ p (voir la quesion (.)). On peu donc uiliser le héorème de dérivaion des inégrales foncions d un paramère qui assure que la foncion x ( p j ],[ p j ) x ( p j j j p es dérivable sur ] (/p) + ǫ, + [, de dérivée x p ( p (log( p )) j ],[ p p ( p (log ) j ],[ p ) y ( j ) j ) x ( p j j j ) x ( p j j p j j ) y ( j ) d...d p ) y ( j ) d...d p d...d p puisque log( p ) p j log j e que le rese de l expression sous l inégrale es une foncion symérique de,..., p. Comme ǫ es arbiraire, ceci rese vrai pour x ] /p, + [. La formule ( ) implique donc, si l on égale les dérivées des deux membres par rappor à x, l idenié demandée. Remarque. On pouvai aussi prouver cee idenié direcemen (sans la déduire de ( )) en raisonnan excaemen comme à la quesion (.2). 8

9 Parie II. On suppose dans cee parie que p 2 e l on considère deux foncions mesurables f de g de ], [ dans R vérifian oues les deux la condiion ( ). 2.. Vérifier (en adapan ce qui a éé fai pour obenir la formule ( ) à la quesion (.2)) la formule f()g(s) ],[ s dds ( 2 k ],[ )( ) f() k d g() k d. ],[ En appliquan le héorème de Fubini-Tonnelli (avec la mesure de Lebesgue sur ], [ 2 e la mesure de décompe), on a f() f(s) ],[ s 2 dds k ],[ 2 f() g(s) k s k dds. En uilisan le héorème de Fubini-Tonnelli dans chaque erme de la somme de droie, il vien f() f(s) ],[ s 2 dds ( k ],[ )( ) f() k d g() k d. ],[ Comme les deux suies ( ) f() k d ],[ k e ( ],[ ) g() k d k son dans l 2 (R) du fai de la quesion (.2) (p 2 ici), on dédui de l inégalié de Hölder (en fai ici Cauchy-Schwarz) que f() f(s) ],[ s 2 dds ( k ],[ )( ) f() k d g() k d < +. ],[ Ceci implique la validié de la clause d applicaion du héorème de Fubini e auorise donc à écrire les formules en reiran les valeurs absolues. On obien ainsi la formule demandée On noe F e G les foncions de ], [ dans R définies respecivemen par F(u) f(e u ) e G(u) g(e u ) pour u ], [. Monrer (en cian le héorème invoqué) que l on a f() k d F(u)e (k+)u du, g() k d G(u)e (k+)u du. ],[ ], [ 9 ],[ ], [

10 Il suffi d appliquer dans les deux cas la formule de changemen de variables dans les inégrales de Lebesgue en uilisan le changemen de variables suivan : u ], [ e u ], [ (qui es un C difféomorphisme enre ], [ e ], [, don le module du jacobien es u e u ) Vérifier que pour presque ou u dans ], [, la foncion v χ [,u] (v)f(v)g(u v) es inégrable sur ], [ e que la foncion H définie par H(u) : u F(v)G(u v)dv, u ], [ vérifie, pour ou k N, ], [ H(u) e (k+)u du < + e ( )( ) H(u)e (k+)u du F(u)e (k+)u du G(u)e (k+)u du. ], [ ], [ ], [ Il s agi là de la reprise d un exercice en ligne sur l un des guides d acivié sous Ulysse. En uilisan le héorème de Fubini-Tonnelli, l invariance de la mesure de Lebesgue par ranslaion e le fai que l exponenielle réalise un isomorphisme enre (R, +) e (], [, ), il vien, pour ou k N, [ ] χ [,u] (v) F(v) G(u v) dv e (k+)u du ], [ ], [ ], [ ], [ ], [ ( ( ], [ ],[ [ [ ], [ ], [ ]v, [ ] χ [,u] (v) G(u v) e (k+)u du F(v) dv ] G(u v) e (k+)u du F(v) dv [ ] G(u v) e (k+)(u v) du e (k+)v F(v) dv ]v, [ [ ] G(u) e (k+)u du e (k+)v F(v) dv ], [ ) ( ) G(u) e (k+)u du F(v) e (k+)v du ], [ ) ( ) f() k d g() k d < +. ],[ On en dédui donc que la foncion [ ] u ], [ χ [,u] (v) F(v) G(u v) dv ], [ e (k+)u

11 es finie pour presque ou u ], [ (d après par exemple l inégalié de Markov), donc que c es aussi le cas pour la foncion u ], [ χ [,u] (v) F(v) G(u v) dv. ], [ Cela prouve la première asserion. La seconde s obien en reiran les valeurs absolues encadran F e G dans les ideniés ci-dessus, ce qui es licie car la clause d applicaion du héorème de Fubini a éé vérifiée remplie On pose, pour ], [, h() H( log ); vérifier, pour ou k N, ( )( ) h() k d f() k d g() k d ],[ ],[ (on monrera ou d abord que l inégrale de gauche e convergene). La convergence de l inégrale de gauche résule de la formule de changemen de variables dans les inégrales (oujours le changemen de variables e u, i.e u log ), qui perme d écrire h() k d H(u) e (k+)u du <. ],[ ], [ La formule demandée dans cee quesion résule ensuie immédiaemen de celle éablie à la quesion précédene, combinée avec les formules prouvées à la quesion (2.2) Déduire de la quesion (2.) la formule f()g(s) ],[ s dds 2 Monrer h() f(τ)g(/τ) dτ τ ],[ ],[ h() d. ( ) ], [ e rerouver direcemen la formule ( ) en uilisan la formule de changemen de variables. Le membre de droie de cee formule es égal, puisque la suie ( ) h() k d ],[ es dans lr (N) grâce à l inégalié de Cauchy-Schwarz puisque ( ) ( ) h() k d f() k d g() k d ],[ ],[ ],[ k

12 d après ce qui a éé vu à la quesion (2.3), à k ],[ h() k d. Cela résule du héorème de Fubini appliqué avec la mesure de Lebesgue sur ], [ e la mesure de décompe, vu que /( ) k k sur [, [. Il suffi ensuie juse de combiner les résulas obenus aux quesions (2.) e (2.4) pour obenir la formule ( ). Si dans l inégrale double (convergene au sens de Lebesgue) figuran au membre de gauche de ( ), on effecue le changemen de variables (,s) (,s) (,u), le domaine ], [ 2 devien V : {(,u) ], [ 2 ; u } e la formule de changemen de variables donne ],[ 2 f()g(s) s dds En uilisan le héorème de Fubini, on rouve Si l on pose V f()g(u/) u ddu h() ],[ V [ u f()g(u/) u f(τ)g(/τ) dτ τ ddu f()g(u/) d ] du u. (en changean juse les dénominaions des variables muees ( en place de u, τ en place de ), on rerouve la formule ( ).. 2

Texte Ruine d une compagnie d assurance

Texte Ruine d une compagnie d assurance Page n 1. Texe Ruine d une compagnie d assurance Une nouvelle compagnie d assurance veu enrer sur le marché. Elle souhaie évaluer sa probabilié de faillie en foncion du capial iniial invesi. On suppose

Plus en détail

2. Quelle est la valeur de la prime de l option américaine correspondante? Utilisez pour cela la technique dite de remontée de l arbre.

2. Quelle est la valeur de la prime de l option américaine correspondante? Utilisez pour cela la technique dite de remontée de l arbre. 1 Examen. 1.1 Prime d une opion sur un fuure On considère une opion à 85 jours sur un fuure de nominal 18 francs, e don le prix d exercice es 175 francs. Le aux d inérê (coninu) du marché monéaire es 6%

Plus en détail

TD/TP : Taux d un emprunt (méthode de Newton)

TD/TP : Taux d un emprunt (méthode de Newton) TD/TP : Taux d un emprun (méhode de Newon) 1 On s inéresse à des calculs relaifs à des remboursemens d empruns 1. On noera C 0 la somme emprunée, M la somme remboursée chaque mois (mensualié), le aux mensuel

Plus en détail

Les circuits électriques en régime transitoire

Les circuits électriques en régime transitoire Les circuis élecriques en régime ransioire 1 Inroducion 1.1 Définiions 1.1.1 égime saionnaire Un régime saionnaire es caracérisé par des grandeurs indépendanes du emps. Un circui en couran coninu es donc

Plus en détail

Exemples de résolutions d équations différentielles

Exemples de résolutions d équations différentielles Exemples de résoluions d équaions différenielles Table des maières 1 Définiions 1 Sans second membre 1.1 Exemple.................................................. 1 3 Avec second membre 3.1 Exemple..................................................

Plus en détail

MATHEMATIQUES FINANCIERES

MATHEMATIQUES FINANCIERES MATHEMATIQUES FINANCIERES LES ANNUITES INTRODUCTION : Exemple 1 : Une personne veu acquérir une maison pour 60000000 DH, pour cela, elle place annuellemen au CIH une de 5000000 DH. Bu : Consiuer un capial

Plus en détail

La rentabilité des investissements

La rentabilité des investissements La renabilié des invesissemens Inroducion Difficulé d évaluer des invesissemens TI : problème de l idenificaion des bénéfices, des coûs (absence de saisiques empiriques) problème des bénéfices Inangibles

Plus en détail

Le mode de fonctionnement des régimes en annuités. Secrétariat général du Conseil d orientation des retraites

Le mode de fonctionnement des régimes en annuités. Secrétariat général du Conseil d orientation des retraites CONSEIL D ORIENTATION DES RETRAITES Séance plénière du 28 janvier 2009 9 h 30 «Les différens modes d acquisiion des drois à la reraie en répariion : descripion e analyse comparaive des echniques uilisées»

Plus en détail

Calcul Stochastique 2 Annie Millet

Calcul Stochastique 2 Annie Millet M - Mahémaiques Appliquées à l Économie e à la Finance Universié Paris 1 Spécialié : Modélisaion e Méhodes Mahémaiques en Économie e Finance Calcul Sochasique Annie Mille 15 14 13 1 11 1 9 8 7 6 5 4 3

Plus en détail

Oscillations forcées en régime sinusoïdal.

Oscillations forcées en régime sinusoïdal. Conrôle des prérequis : Oscillaions forcées en régime sinusoïdal. - a- Rappeler l expression de la période en foncion de la pulsaion b- Donner l expression de la période propre d un circui RLC série -

Plus en détail

Rappels théoriques. -TP- Modulations digitales ASK - FSK. Première partie 1 INTRODUCTION

Rappels théoriques. -TP- Modulations digitales ASK - FSK. Première partie 1 INTRODUCTION 2 IUT Blois Déparemen GTR J.M. Giraul, O. Bou Maar, D. Ceron M. Richard, P. Sevesre e M. Leberre. -TP- Modulaions digiales ASK - FSK IUT Blois Déparemen du Génie des Télécommunicaions e des Réseaux. Le

Plus en détail

Fonction dont la variable est borne d intégration

Fonction dont la variable est borne d intégration [hp://mp.cpgedpydelome.fr] édié le 1 jille 14 Enoncés 1 Foncion don la variable es borne d inégraion Eercice 1 [ 1987 ] [correcion] Soi f : R R ne foncion conine. Jsifier qe les foncions g : R R sivanes

Plus en détail

F 2 = - T p K 0. ... F T = - T p K 0 - K 0

F 2 = - T p K 0. ... F T = - T p K 0 - K 0 Correcion de l exercice 2 de l assisana pré-quiz final du cours Gesion financière : «chéancier e aux de renabilié inerne d empruns à long erme» Quesion : rappeler la formule donnan les flux à chaque échéance

Plus en détail

Recueil d'exercices de logique séquentielle

Recueil d'exercices de logique séquentielle Recueil d'exercices de logique séquenielle Les bascules: / : Bascule JK Bascule D. Expliquez commen on peu modifier une bascule JK pour obenir une bascule D. 2/ Eude d un circui D Q Q Sorie A l aide d

Plus en détail

Ned s Expat L assurance des Néerlandais en France

Ned s Expat L assurance des Néerlandais en France [ LA MOBILITÉ ] PARTICULIERS Ned s Expa L assurance des Néerlandais en France 2015 Découvrez en vidéo pourquoi les expariés en France choisissen APRIL Inernaional pour leur assurance sané : Suivez-nous

Plus en détail

Finance 1 Université d Evry Val d Essonne. Séance 2. Philippe PRIAULET

Finance 1 Université d Evry Val d Essonne. Séance 2. Philippe PRIAULET Finance 1 Universié d Evry Val d Essonne éance 2 Philippe PRIAULET Plan du cours Les opions Définiion e Caracérisiques Terminologie, convenion e coaion Les différens payoffs Le levier implicie Exemple

Plus en détail

VA(1+r) = C 1. VA = C 1 v 1

VA(1+r) = C 1. VA = C 1 v 1 Universié Libre de Bruxelles Solvay Business School La valeur acuelle André Farber Novembre 2005. Inroducion Supposons d abord que le emps soi limié à une période e que les cash flows fuurs (les flux monéaires)

Plus en détail

CHAPITRE I : Cinématique du point matériel

CHAPITRE I : Cinématique du point matériel I. 1 CHAPITRE I : Cinémaique du poin maériel I.1 : Inroducion La plupar des objes éudiés par les physiciens son en mouvemen : depuis les paricules élémenaires elles que les élecrons, les proons e les neurons

Plus en détail

Intégration de Net2 avec un système d alarme intrusion

Intégration de Net2 avec un système d alarme intrusion Ne2 AN35-F Inégraion de Ne2 avec un sysème d alarme inrusion Vue d'ensemble En uilisan l'inégraion d'alarme Ne2, Ne2 surveillera si l'alarme inrusion es armée ou désarmée. Si l'alarme es armée, Ne2 permera

Plus en détail

Mathématiques financières. Peter Tankov

Mathématiques financières. Peter Tankov Mahémaiques financières Peer ankov Maser ISIFAR Ediion 13-14 Preface Objecifs du cours L obje de ce cours es la modélisaion financière en emps coninu. L objecif es d un coé de comprendre les bases de

Plus en détail

3 POLITIQUE D'ÉPARGNE

3 POLITIQUE D'ÉPARGNE 3 POLITIQUE D'ÉPARGNE 3. L épargne exogène e l'inefficience dynamique 3. Le modèle de Ramsey 3.3 L épargne opimale dans le modèle AK L'épargne des sociéés dépend largemen des goûs des agens, de faceurs

Plus en détail

Dualité dans les espaces de Lebesgue et mesures de Radon finies

Dualité dans les espaces de Lebesgue et mesures de Radon finies Chapitre 6 Dualité dans les espaces de Lebesgue et mesures de Radon finies Nous allons maintenant revenir sur les espaces L p du Chapitre 4, à la lumière de certains résultats du Chapitre 5. Sauf mention

Plus en détail

CHAPITRE 13. EXERCICES 13.2 1.a) 20,32 ± 0,055 b) 97,75 ± 0,4535 c) 1953,125 ± 23,4375. 2.±0,36π cm 3

CHAPITRE 13. EXERCICES 13.2 1.a) 20,32 ± 0,055 b) 97,75 ± 0,4535 c) 1953,125 ± 23,4375. 2.±0,36π cm 3 Chapire Eercices de snhèse 6 CHAPITRE EXERCICES..a), ±,55 b) 97,75 ±,455 c) 95,5 ±,475.±,6π cm.a) 44,, erreur absolue de,5 e erreur relaive de, % b) 5,56, erreur absolue de,5 e erreur relaive de,9 % 4.a)

Plus en détail

Documentation Technique de Référence Chapitre 8 Trames types Article 8.14-1

Documentation Technique de Référence Chapitre 8 Trames types Article 8.14-1 Documenaion Technique de Référence Chapire 8 Trames ypes Aricle 8.14-1 Trame de Rappor de conrôle de conformié des performances d une insallaion de producion Documen valide pour la période du 18 novembre

Plus en détail

Caractéristiques des signaux électriques

Caractéristiques des signaux électriques Sie Inerne : www.gecif.ne Discipline : Génie Elecrique Caracérisiques des signaux élecriques Sommaire I Définiion d un signal analogique page 1 II Caracérisiques d un signal analogique page 2 II 1 Forme

Plus en détail

THÈSE. Pour l obtention du grade de Docteur de l Université de Paris I Panthéon-Sorbonne Discipline : Sciences Économiques

THÈSE. Pour l obtention du grade de Docteur de l Université de Paris I Panthéon-Sorbonne Discipline : Sciences Économiques Universié de Paris I Panhéon Sorbonne U.F.R. de Sciences Économiques Année 2011 Numéro aribué par la bibliohèque 2 0 1 1 P A 0 1 0 0 5 7 THÈSE Pour l obenion du grade de Doceur de l Universié de Paris

Plus en détail

Intégrales dépendant d un paramètre

Intégrales 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 détail

Les solutions solides et les diagrammes d équilibre binaires. sssp1. sssp1 ssss1 ssss2 ssss3 sssp2

Les solutions solides et les diagrammes d équilibre binaires. sssp1. sssp1 ssss1 ssss2 ssss3 sssp2 Les soluions solides e les diagrammes d équilibre binaires 1. Les soluions solides a. Descripion On peu mélanger des liquides par exemple l eau e l alcool en oue proporion, on peu solubiliser un solide

Plus en détail

MIDI F-35. Canal MIDI 1 Mélodie Canal MIDI 2 Basse Canal MIDI 10 Batterie MIDI IN. Réception du canal MIDI = 1 Reproduit la mélodie.

MIDI F-35. Canal MIDI 1 Mélodie Canal MIDI 2 Basse Canal MIDI 10 Batterie MIDI IN. Réception du canal MIDI = 1 Reproduit la mélodie. / VARIATION/ ACCOMP PLAY/PAUSE REW TUNE/MIDI 3- LESSON 1 2 3 MIDI Qu es-ce que MIDI? MIDI es l acronyme de Musical Insrumen Digial Inerface, une norme inernaionale pour l échange de données musicales enre

Plus en détail

Sommaire de la séquence 12

Sommaire de la séquence 12 Sommaire de la séquence 12 Séance 1........................................................................................................ Je prends un bon dépar.......................................................................................

Plus en détail

TB 352 TB 352. Entrée 1. Entrée 2

TB 352 TB 352. Entrée 1. Entrée 2 enrées série TB logiciel d applicaion 2 enrées à émission périodique famille : Inpu ype : Binary inpu, 2-fold TB 352 Environnemen Bouon-poussoir TB 352 Enrée 1 sories 230 V Inerrupeur Enrée 2 Câblage sur

Plus en détail

Cours d électrocinétique :

Cours d électrocinétique : Universié de Franche-Comé UFR des Sciences e Techniques STARTER 005-006 Cours d élecrocinéique : Régimes coninu e ransioire Elecrocinéique en régimes coninu e ransioire 1. INTRODUCTION 5 1.1. DÉFINITIONS

Plus en détail

Relation entre la Volatilité Implicite et la Volatilité Réalisée.

Relation entre la Volatilité Implicite et la Volatilité Réalisée. Relaion enre la Volailié Implicie e la Volailié Réalisée. Le cas des séries avec la coinégraion fracionnaire. Rappor de Recherche Présené par : Mario Vázquez Velasco Direceur de Recherche : Benoî Perron

Plus en détail

COURS GESTION FINANCIERE A COURT TERME SEANCE 3 PLANS DE TRESORERIE. François LONGIN www.longin.fr

COURS GESTION FINANCIERE A COURT TERME SEANCE 3 PLANS DE TRESORERIE. François LONGIN www.longin.fr COURS GESTION FINANCIERE A COURT TERME SEANCE 3 PLANS DE TRESORERIE SEANCE 3 PLANS DE TRESORERIE Obje de la séance 3 : dans la séance 2, nous avons monré commen le besoin de financemen éai couver par des

Plus en détail

Exercices de révision

Exercices de révision Exercices de révisio Exercice U ivesisseur souscri à l émissio d u bille de résorerie do les caracérisiques so les suivaes : - Nomial : 5 M - Taux facial : 3,2% - Durée de vie : 9 mois L ivesisseur doi

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

Chapitre 2 L investissement. . Les principales caractéristiques de l investissement

Chapitre 2 L investissement. . Les principales caractéristiques de l investissement Chapire 2 L invesissemen. Les principales caracérisiques de l invesissemen.. Définiion de l invesissemen Définiion générale : ensemble des B&S acheés par les agens économiques au cours d une période donnée

Plus en détail

CARACTERISTIQUES STATIQUES D'UN SYSTEME

CARACTERISTIQUES STATIQUES D'UN SYSTEME CARACTERISTIQUES STATIQUES D'UN SYSTEE 1 SYSTEE STABLE, SYSTEE INSTABLE 1.1 Exemple 1: Soi un sysème composé d une cuve pour laquelle l écoulemen (perurbaion) es naurel au ravers d une vanne d ouverure

Plus en détail

Risque associé au contrat d assurance-vie pour la compagnie d assurance. par Christophe BERTHELOT, Mireille BOSSY et Nathalie PISTRE

Risque associé au contrat d assurance-vie pour la compagnie d assurance. par Christophe BERTHELOT, Mireille BOSSY et Nathalie PISTRE Ce aricle es disponible en ligne à l adresse : hp://www.cairn.info/aricle.php?id_revue=ecop&id_numpublie=ecop_149&id_article=ecop_149_0073 Risque associé au conra d assurance-vie pour la compagnie d assurance

Plus en détail

Files d attente (1) F. Sur - ENSMN. Introduction. 1 Introduction. Vocabulaire Caractéristiques Notations de Kendall Loi de Little.

Files d attente (1) F. Sur - ENSMN. Introduction. 1 Introduction. Vocabulaire Caractéristiques Notations de Kendall Loi de Little. Cours de Tronc Commun Scienifique Recherche Opéraionnelle Les files d aene () Les files d aene () Frédéric Sur École des Mines de Nancy www.loria.fr/ sur/enseignemen/ro/ 5 /8 /8 Exemples de files d aene

Plus en détail

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé 2012-2013 1 Petites questions 1 Est-ce que l ensemble des ouverts de R est une tribu? Réponse : Non, car le complémentaire de ], 0[ n est pas ouvert.

Plus en détail

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés 2012-2013 1 Petites questions 1) Est-ce que l ensemble des ouverts de R est une tribu? 2) Si F et G sont deux tribus, est-ce que F G est toujours une tribu?

Plus en détail

Produits d espaces mesurés

Produits d espaces mesurés Chapitre 7 Produits d espaces mesurés 7.1 Motivation Au chapitre 2, on a introduit la mesure de Lebesgue sur la tribu des boréliens de R (notée B(R)), ce qui nous a permis d exprimer la notion de longueur

Plus en détail

Copules et dépendances : application pratique à la détermination du besoin en fonds propres d un assureur non vie

Copules et dépendances : application pratique à la détermination du besoin en fonds propres d un assureur non vie Copules e dépendances : applicaion praique à la déerminaion du besoin en fonds propres d un assureur non vie David Cadoux Insiu des Acuaires (IA) GE Insurance Soluions 07 rue Sain-Lazare, 75009 Paris FRANCE

Plus en détail

Article. «Les effets à long terme des fonds de pension» Pascal Belan, Philippe Michel et Bertrand Wigniolle

Article. «Les effets à long terme des fonds de pension» Pascal Belan, Philippe Michel et Bertrand Wigniolle Aricle «Les effes à long erme des fonds de pension» Pascal Belan, Philippe Michel e Berrand Wigniolle L'Acualié économique, vol 79, n 4, 003, p 457-480 Pour cier ce aricle, uiliser l'informaion suivane

Plus en détail

Espérance conditionnelle

Espérance conditionnelle Espérance conditionnelle Samy Tindel Nancy-Université Master 1 - Nancy Samy T. (IECN) M1 - Espérance conditionnelle Nancy-Université 1 / 58 Plan 1 Définition 2 Exemples 3 Propriétés de l espérance conditionnelle

Plus en détail

Théorie de la Mesure et Intégration

Théorie de la Mesure et Intégration Ecole Nationale de la Statistique et de l Administration Economique Théorie de la Mesure et Intégration Xavier MARY 2 Table des matières I Théorie de la mesure 11 1 Algèbres et tribus de parties d un ensemble

Plus en détail

Impact du vieillissement démographique sur l impôt prélevé sur les retraits des régimes privés de retraite

Impact du vieillissement démographique sur l impôt prélevé sur les retraits des régimes privés de retraite DOCUMENT DE TRAVAIL 2003-12 Impac du vieillissemen démographique sur l impô prélevé sur les rerais des régimes privés de reraie Séphane Girard Direcion de l analyse e du suivi des finances publiques Ce

Plus en détail

MESURE ET INTÉGRATION EN UNE DIMENSION. Notes de cours

MESURE ET INTÉGRATION EN UNE DIMENSION. Notes de cours MSUR T INTÉGRATION N UN DIMNSION Notes de cours André Giroux Département de Mathématiques et Statistique Université de Montréal Mai 2004 Table des matières 1 INTRODUCTION 2 1.1 xercices.............................

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

Filtrage optimal. par Mohamed NAJIM Professeur à l École nationale supérieure d électronique et de radioélectricité de Bordeaux (ENSERB)

Filtrage optimal. par Mohamed NAJIM Professeur à l École nationale supérieure d électronique et de radioélectricité de Bordeaux (ENSERB) Filrage opimal par Mohamed NAJIM Professeur à l École naionale supérieure d élecronique e de radioélecricié de Bordeaux (ENSERB) Filre adapé Définiions Filre adapé dans le cas de brui blanc 3 3 Cas d un

Plus en détail

S euls les flux de fonds (dépenses et recettes) définis s ent l investissement.

S 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 détail

Séquence 2. Pourcentages. Sommaire

Séquence 2. Pourcentages. Sommaire Séquence 2 Pourcenages Sommaire Pré-requis Évoluions e pourcenages Évoluions successives, évoluion réciproque Complémen sur calcularices e ableur Synhèse du cours Exercices d approfondissemen 1 1 Pré-requis

Plus en détail

Limites finies en un point

Limites finies en un point 8 Limites finies en un point Pour ce chapitre, sauf précision contraire, I désigne une partie non vide de R et f une fonction définie sur I et à valeurs réelles ou complees. Là encore, les fonctions usuelles,

Plus en détail

Annuités. I Définition : II Capitalisation : ( Valeur acquise par une suite d annuités constantes ) V n = a t

Annuités. I Définition : II Capitalisation : ( Valeur acquise par une suite d annuités constantes ) V n = a t Annuiés I Définiion : On appelle annuiés des sommes payables à inervalles de emps déerminés e fixes. Les annuiés peuven servir à : - consiuer un capial ( annuiés de placemen ) - rembourser une dee ( annuiés

Plus en détail

Document de travail FRANCE ET ALLEMAGNE : UNE HISTOIRE DU DÉSAJUSTEMENT EUROPEEN. Mathilde Le Moigne OFCE et ENS ULM

Document de travail FRANCE ET ALLEMAGNE : UNE HISTOIRE DU DÉSAJUSTEMENT EUROPEEN. Mathilde Le Moigne OFCE et ENS ULM Documen de ravail 2015 17 FRANCE ET ALLEMAGNE : UNE HISTOIRE DU DÉSAJUSTEMENT EUROPEEN Mahilde Le Moigne OFCE e ENS ULM Xavier Rago Présiden OFCE e chercheur CNRS Juin 2015 France e Allemagne : Une hisoire

Plus en détail

Estimation des matrices de trafics

Estimation des matrices de trafics Cédric Foruny 1/5 Esimaion des marices de rafics Cedric FORTUNY Direceur(s) de hèse : Jean Marie GARCIA e Olivier BRUN Laboraoire d accueil : LAAS & QoSDesign 7, av du Colonel Roche 31077 TOULOUSE Cedex

Plus en détail

Pouvoir de marché et transmission asymétrique des prix sur les marchés de produits vivriers au Bénin

Pouvoir de marché et transmission asymétrique des prix sur les marchés de produits vivriers au Bénin C N R S U N I V E R S I T E D A U V E R G N E F A C U L T E D E S S C I E N C E S E C O N O M I Q U E S E T D E G E S T I O N CENTRE D ETUDES ET DE RECHERCHES SUR LE DEVELOPPEMENT INTER NATIONAL Pouvoir

Plus en détail

Théorème du point fixe - Théorème de l inversion locale

Théorème du point fixe - Théorème de l inversion locale Chapitre 7 Théorème du point fixe - Théorème de l inversion locale Dans ce chapitre et le suivant, on montre deux applications importantes de la notion de différentiabilité : le théorème de l inversion

Plus en détail

CAHIER 13-2000 ANALYSE DES CHOCS D'OFFRE ET DE DEMANDE DANS LA ZONE CFA : UNE MÉTHODE STRUCTURELLE D'AUTORÉGRESSION VECTORIELLE

CAHIER 13-2000 ANALYSE DES CHOCS D'OFFRE ET DE DEMANDE DANS LA ZONE CFA : UNE MÉTHODE STRUCTURELLE D'AUTORÉGRESSION VECTORIELLE CAHIER 13- ANALYSE DES CHOCS D'OFFRE ET DE DEMANDE DANS LA ZONE CFA : UNE MÉTHODE STRUCTURELLE D'AUTORÉGRESSION VECTORIELLE Jean-Michel BOSCO N'GOMA CAHIER 13- ANALYSE DES CHOCS D'OFFRE ET DE DEMANDE DANS

Plus en détail

n 1 LES GRANDS THÈMES DE L ITB > 2009 Les intérêts simples et les intérêts composés ( ) C T D ( en mois)

n 1 LES GRANDS THÈMES DE L ITB > 2009 Les intérêts simples et les intérêts composés ( ) C T D ( en mois) LES GRANDS THÈMES DE L ITB Les iérês simples e les iérês composés RAPPELS THÉORIQUES Les iérês simples : l'iérê «I» es focio de la durée «D» (jour, quizaie, mois, rimesre, semesre, aée) de l'opéraio (placeme

Plus en détail

Un modèle de projection pour des contrats de retraite dans le cadre de l ORSA

Un modèle de projection pour des contrats de retraite dans le cadre de l ORSA Un modèle de proecion pour des conras de reraie dans le cadre de l ORSA - François Bonnin (Hiram Finance) - Floren Combes (MNRA) - Frédéric lanche (Universié Lyon 1, Laboraoire SAF) - Monassar Tammar (rim

Plus en détail

Non-résonance entre les deux premières valeurs propres d un problème quasi-linéaire

Non-résonance entre les deux premières valeurs propres d un problème quasi-linéaire Non-résonance enre les deux premières valeurs propres d un problème quasi-linéaire AREl Amrouss MMoussaoui Absrac We consider he quasilinear Dirichle boundary value problem (φ p (u )) = f(u)+h(x),u(a)=u(b)=0,

Plus en détail

Programmation, organisation et optimisation de son processus Achat (Ref : M64) Découvrez le programme

Programmation, organisation et optimisation de son processus Achat (Ref : M64) Découvrez le programme Programmaion, organisaion e opimisaion de son processus Acha (Ref : M64) OBJECTIFS LES PLUS DE LA FORMATION Appréhender la foncion achas e son environnemen Opimiser son processus achas Développer un acha

Plus en détail

CANAUX DE TRANSMISSION BRUITES

CANAUX DE TRANSMISSION BRUITES Canaux de ransmissions bruiés Ocobre 03 CUX DE TRSISSIO RUITES CORRECTIO TRVUX DIRIGES. oyer Canaux de ransmissions bruiés Ocobre 03. RUIT DE FOD Calculer le niveau absolu de brui hermique obenu pour une

Plus en détail

3. Conditionnement P (B)

3. Conditionnement P (B) Conditionnement 16 3. Conditionnement Dans cette section, nous allons rappeler un certain nombre de définitions et de propriétés liées au problème du conditionnement, c est à dire à la prise en compte

Plus en détail

Intégration sur des espaces produits

Intégration sur des espaces produits Chapitre 5 Intégration sur des espaces produits 5.1 Produit de deux mesures Étant donnés deux espaces mesurés (Ω 1, F 1, µ 1 ) et (Ω 2, F 1, µ 2 ), le but de cette section est de construire une mesure

Plus en détail

2009-01 EFFICIENCE INFORMATIONNELLE DES 1948-2008 UNE VERIFICATION ECONOMETRIQUE MARCHES DE L OR A PARIS ET A LONDRES, DE LA FORME FAIBLE

2009-01 EFFICIENCE INFORMATIONNELLE DES 1948-2008 UNE VERIFICATION ECONOMETRIQUE MARCHES DE L OR A PARIS ET A LONDRES, DE LA FORME FAIBLE 009-01 EFFICIENCE INFORMATIONNELLE DES MARCHES DE L OR A PARIS ET A LONDRES, 1948-008 UNE VERIFICATION ECONOMETRIQUE DE LA FORME FAIBLE Thi Hong Van HOANG Efficience informaionnelle des marchés de l or

Plus en détail

Mémoire présenté et soutenu en vue de l obtention

Mémoire présenté et soutenu en vue de l obtention République du Cameroun Paix - Travail - Parie Universié de Yaoundé I Faculé des sciences Déparemen de Mahémaiques Maser de saisique Appliquée Republic of Cameroon Peace Wor Faherland The Universiy of Yaoundé

Plus en détail

Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues

Amphi 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

MÉTHODE DE MONTE CARLO.

MÉTHODE DE MONTE CARLO. MÉTHODE DE MONTE CARLO. Alexandre Popier Université du Maine, Le Mans A. Popier (Le Mans) Méthode de Monte Carlo. 1 / 95 PLAN DU COURS 1 MÉTHODE DE MONTE CARLO 2 PROBLÈME DE SIMULATION Théorème fondamental

Plus en détail

Evaluation des Options avec Prime de Risque Variable

Evaluation des Options avec Prime de Risque Variable Evaluaion des Opions avec Prime de Risque Variable Lahouel NOUREDDINE Correspondance : LEGI-Ecole Polyechnique de Tunisie, BP : 743,078 La Marsa, Tunisie, Insiu Supérieur de Finance e de Fiscalié de Sousse.

Plus en détail

No 1996 13 Décembre. La coordination interne et externe des politiques économiques : une analyse dynamique. Fabrice Capoën Pierre Villa

No 1996 13 Décembre. La coordination interne et externe des politiques économiques : une analyse dynamique. Fabrice Capoën Pierre Villa No 996 3 Décembre La coordinaion inerne e exerne des poliiques économiques : une analyse dynamique Fabrice Capoën Pierre Villa CEPII, documen de ravail n 96-3 SOMMAIRE Résumé...5 Summary...7. La problémaique...9

Plus en détail

Simulation de variables aléatoires

Simulation de variables aléatoires Chapter 1 Simulation de variables aléatoires Références: [F] Fishman, A first course in Monte Carlo, chap 3. [B] Bouleau, Probabilités de l ingénieur, chap 4. [R] Rubinstein, Simulation and Monte Carlo

Plus en détail

OBJECTIFS LES PLUS DE LA FORMATION

OBJECTIFS LES PLUS DE LA FORMATION Formaion assurance-vie e récupéraion: Quand e Commen récupérer? (Ref : 3087) La maîrise de la récupéraion des conras d'assurances-vie requalifiés en donaion OBJECTIFS Appréhender la naure d un conra d

Plus en détail

L impact de l activisme des fonds de pension américains : l exemple du Conseil des Investisseurs Institutionnels.

L impact de l activisme des fonds de pension américains : l exemple du Conseil des Investisseurs Institutionnels. L impac de l acivisme des fonds de pension américains : l exemple du Conseil des Invesisseurs Insiuionnels. Fabrice HERVE * Docoran * Je iens à remercier ou pariculièremen Anne Lavigne e Consanin Mellios

Plus en détail

4. Martingales à temps discret

4. Martingales à temps discret Martingales à temps discret 25 4. Martingales à temps discret 4.1. Généralités. On fixe un espace de probabilités filtré (Ω, (F n ) n, F, IP ). On pose que F contient ses ensembles négligeables mais les

Plus en détail

Cours Fonctions de deux variables

Cours Fonctions de deux variables Cours Fonctions de deux variables par Pierre Veuillez 1 Support théorique 1.1 Représentation Plan et espace : Grâce à un repère cartésien ( ) O, i, j du plan, les couples (x, y) de R 2 peuvent être représenté

Plus en détail

GUIDE DES INDICES BOURSIERS

GUIDE DES INDICES BOURSIERS GUIDE DES INDICES BOURSIERS SOMMAIRE LA GAMME D INDICES.2 LA GESTION DES INDICES : LE COMITE DES INDICES BOURSIERS.4 METHODOLOGIE ET CALCUL DE L INDICE TUNINDEX ET DES INDICES SECTORIELS..5 I. COMPOSITION

Plus en détail

Séminaire d Économie Publique

Séminaire d Économie Publique Séminaire d Économie Publique Les niveaux de dépenses d'infrasrucure son-ils opimaux dans les pays en développemen? Sonia Bassi, LAEP Discuan : Evans Salies, MATISSE & ADIS, U. Paris 11 Mardi 8 février

Plus en détail

CHAPITRE 4 RÉPONSES AUX CHOCS D INFLATION : LES PAYS DU G7 DIFFÈRENT-ILS LES UNS DES AUTRES?

CHAPITRE 4 RÉPONSES AUX CHOCS D INFLATION : LES PAYS DU G7 DIFFÈRENT-ILS LES UNS DES AUTRES? CHAPITRE RÉPONSES AUX CHOCS D INFLATION : LES PAYS DU G7 DIFFÈRENT-ILS LES UNS DES AUTRES? Les réponses de la poliique monéaire aux chocs d inflaion mondiaux on varié d un pays à l aure Le degré d exposiion

Plus en détail

Planche n o 22. Fonctions de plusieurs variables. Corrigé

Planche n o 22. Fonctions de plusieurs variables. Corrigé Planche n o Fonctions de plusieurs variables Corrigé n o : f est définie sur R \ {, } Pour, f, = Quand tend vers, le couple, tend vers le couple, et f, tend vers Donc, si f a une limite réelle en, cette

Plus en détail

Sélection de portefeuilles et prédictibilité des rendements via la durée de l avantage concurrentiel 1

Sélection de portefeuilles et prédictibilité des rendements via la durée de l avantage concurrentiel 1 ASAC 008 Halifax, Nouvelle-Écosse Jacques Sain-Pierre (Professeur Tiulaire) Chawki Mouelhi (Éudian au Ph.D.) Faculé des sciences de l adminisraion Universié Laval Sélecion de porefeuilles e prédicibilié

Plus en détail

Fonctions holomorphes

Fonctions holomorphes Université Joseph Fourier, Grenoble Maths en Ligne Fonctions holomorphes Christine Laurent-Thiébaut Ceci est le second volet de l étude des fonctions d une variable complexe, faisant suite au chapitre

Plus en détail

Différentiabilité ; Fonctions de plusieurs variables réelles

Différentiabilité ; 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 détail

Chapitre 7 : Intégration sur un intervalle quelconque

Chapitre 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 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 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 détail

Stabilisation des systèmes bilinéaires fractionnaires

Stabilisation des systèmes bilinéaires fractionnaires Sbilision des sysèmes bilinéires frcionnires Ibrhim N Doye,, Michel Zsdzinski, Nour-Eddine Rdhy, Mohmed Drouch Cenre de Recherche en Auomique de Nncy, UMR 739 Nncy-Universié, CNRS IUT de Longwy, 86 rue

Plus en détail

NOTE SUR LES METHODES UNIVARIEES

NOTE SUR LES METHODES UNIVARIEES BRUSSELS EONOMI REVIEW - AHIERS EONOMIQUES DE BRUXELLES VOL 5 N 3 AUTUMN 7 NOTE SUR LES METHODES UNIVARIEES D EXTRATION DU YLE EONOMIQUE ANNA SESS ET MIHEL GRUN-REHOMME (UNIVERSITE PARIS, ERMES- NRS- UMR78)

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

n N = u N u N+1 1 u pour u 1. f ( uv 1) v N+1 v N v 1 1 2 t

n N = u N u N+1 1 u pour u 1. f ( uv 1) v N+1 v N v 1 1 2 t 3.La méthode de Dirichlet 99 11 Le théorème de Dirichlet 3.La méthode de Dirichlet Lorsque Dirichlet, au début des années 180, découvre les travaux de Fourier, il cherche à les justifier par des méthodes

Plus en détail

FORD C-MAX + FORD GRAND C-MAX CMAX_Main_Cover_2013_V3.indd 1-3 22/08/2012 15:12

FORD C-MAX + FORD GRAND C-MAX CMAX_Main_Cover_2013_V3.indd 1-3 22/08/2012 15:12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12,999,976 km 9,136,765 km 1,276,765 km 499,892 km 245,066 km 112,907 km 36,765 km 24,159 km 7899 km 2408 km 76 km 12 14 16 1 12 7 3 1 6 2 5 4 3 11 9 10 8 18 20 21 22 23 24 26 28 30

Plus en détail

MODÈLE BAYÉSIEN DE TARIFICATION DE L ASSURANCE DES FLOTTES DE VÉHICULES

MODÈLE BAYÉSIEN DE TARIFICATION DE L ASSURANCE DES FLOTTES DE VÉHICULES Cahier de recherche 03-06 Sepembre 003 MODÈLE BAYÉSEN DE TARFCATON DE L ASSURANCE DES FLOTTES DE VÉHCULES Jean-François Angers, Universié de Monréal Denise Desardins, Universié de Monréal Georges Dionne,

Plus en détail

Sciences Industrielles pour l Ingénieur

Sciences Industrielles pour l Ingénieur Sciences Indusrielles pour l Ingénieur Cenre d Inérê 6 : CONVERTIR l'énergie Compéences : MODELISER, RESOUDRE CONVERSION ELECTROMECANIQUE - Machine à couran coninu en régime dynamique Procédés de piloage

Plus en détail

DE L'ÉVALUATION DU RISQUE DE CRÉDIT

DE L'ÉVALUATION DU RISQUE DE CRÉDIT DE L'ÉALUAION DU RISQUE DE CRÉDI François-Éric Racico * Déparemen des sciences adminisraives Universié du Québec, Ouaouais Raymond héore Déparemen Sraégie des Affaires Universié du Québec, Monréal RePAd

Plus en détail

Surface de Volatilité et Introduction au Risque de Crédit

Surface de Volatilité et Introduction au Risque de Crédit Modèles de Taux, Surface de Volailié e Inroducion au Risque de Crédi Alexis Fauh Universié Lille I Maser 2 Mahémaiques e Finance Spécialiés Mahémaiques du Risque & Finance Compuaionelle 214/215 spread

Plus en détail

Séminaire TEST. 1 Présentation du sujet. October 18th, 2013

Séminaire TEST. 1 Présentation du sujet. October 18th, 2013 Séminaire ES Andrés SÁNCHEZ PÉREZ October 8th, 03 Présentation du sujet Le problème de régression non-paramétrique se pose de la façon suivante : Supposons que l on dispose de n couples indépendantes de

Plus en détail

8.1 Généralités sur les fonctions de plusieurs variables réelles. f : R 2 R (x, y) 1 x 2 y 2

8.1 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 détail

Chapitre 2. Eléments pour comprendre un énoncé

Chapitre 2. Eléments pour comprendre un énoncé Chapitre 2 Eléments pour comprendre un énoncé Ce chapitre est consacré à la compréhension d un énoncé. Pour démontrer un énoncé donné, il faut se reporter au chapitre suivant. Les tables de vérité données

Plus en détail

Texte Agrégation limitée par diffusion interne

Texte Agrégation limitée par diffusion interne Page n 1. Texte Agrégation limitée par diffusion interne 1 Le phénomène observé Un fût de déchets radioactifs est enterré secrètement dans le Cantal. Au bout de quelques années, il devient poreux et laisse

Plus en détail