Partie B u. 4 Soit (u n ) la suite définie par : pour tout entier naturel n 0, u

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Partie B u. 4 Soit (u n ) la suite définie par : pour tout entier naturel n 0, u"

Transcription

1 Exercice 1 (6 poits) Commu à tous les cadidats O cosidère la foctio f défiie et dérivable sur l itervalle [ 0 ; + [ par : f (x) = 5 l ( x ± 3 ) x. 1. a. O appelle f ' la foctio dérivée de la foctio f sur [ 0 ; + [. Calculer f '(x) et étudier so sige sur [ 0; + [. b. Doer, das u tableau, les variatios de f sur l itervalle [ 0 ; + [. c. l x 3 Motrer que, pour tout x strictemet positif o a : f (x) = x l 1 x x. d. E déduire la limite de f e +. e. Compléter le tableau de variatio de f sur l itervalle [ 0 ; + [.. a. Motrer que l équatio f (x) = 0 admet ue uique solutio das l itervalle [ 0 ; + [. O otera cette solutio. b. Après avoir vérifié que appartiet à l itervalle [ 1 ; 15 ], doer ue valeur approchée de à 10 près. c. E déduire le sige de f sur l itervalle [ 0 ; + [. u 0 Soit (u ) la suite défiie par : pour tout etier aturel 0, u 1 5 l ( u 3 ) O cosidère la foctio g défiie sur l itervalle [ 0 ; + [ par : g(x) = 5 l (x + 3). E Aexe 1 o a tracé das u repère orthoormé la droite D d équatio y = x et la courbe C, courbe représetative de la foctio g. 1. a. Costruire sur l axe des abscisses de l Aexe I les termes u 0, u 1, u de la suite (u ) e utilisat la droite et la courbe doées et e laissat apparets les traits de costructio. b. Formuler ue cojecture sur le ses de variatios de la suite (u ).. a. Étudier le ses de variatios de la foctio g sur l itervalle [ 0 ; + [. b. Vérifier que g() = où est défii das la partie A questio.a. c. Démotrer par récurrece que, pour tout etier aturel, o a : 0 u d. Démotrer alors la cojecture émise à la questio 1.b de la partie 3. e. E utilisat la questio.a de la partie A, justifier que lim u. 3. O cosidère l algorithme suivat : u pred la valeur épéter Tat que u 1, < 0 u pred la valeur de 5 l ( u + 3 ) Fi du Tat que Afficher u a. Das cette questio toute trace de recherche, même icomplète ou d iitiative, même ifructueuse, sera prise e compte das l évaluatio. Justifier que cet algorithme se termie. b. Doer la valeur que cet algorithme affiche (o arrodira à 5 décimales).

2 Exercice ( poits) Commu à tous les cadidats Das cet exercice les deux parties peuvet être traitées idépedammet. Tous les résultats serot doés sous la forme de fractios. O dispose d ue ure U coteat trois boules blaches et deux boules rouges idiscerables au toucher. O cosidère l expériece suivate : o tire successivemet trois fois de suite ue boule de l ure U. e remettat à chaque fois la boule das l ure. O appelle X le ombre de fois où o a obteu ue boule rouge. 1. Justifier que X suit ue loi biomiale dot o précisera les paramètres.. Calculer la probabilité d avoir obteu exactemet ue fois ue boule rouge. 3. Détermier l espérace mathématique de X et iterpréter ce résultat. O procède maiteat à ue ouvelle expériece : o tire ue boule de l ure U. Si elle est rouge o s arrête, sio o la remet das l ure et o tire ue boule à ouveau ; si cette deuxième boule est rouge, o s arrête, sio o la remet das l ure et o tire ue boule pour la troisième fois. 1. Traduire la situatio par u arbre podéré de probabilités.. O appelle Y le ombre de boules rouges obteues lors d ue expériece. La variable aléatoire Y pred doc la valeur 1 si la derière boule est rouge et 0 sio. Détermier la loi de probabilité de Y et so espérace mathématique. 3. O appelle N le ombre de tirages effectués lors d ue expériece. Détermier la loi de probabilité de N et so espérace mathématique.. O appelle proportio moyee de boules rouges le rapport de l espérace du ombre de boules rouges obteues sur l espérace du ombre de tirages. Motrer que la proportio moyee de boules rouges das l expériece est la même que la proportio de boules rouges das l ure. Exercice 3 (5 poits) Commu à tous les cadidats : restitutio orgaisée de coaissaces O suppose cou le résultat suivat : Soit a u réel. Soit (E 0 ) l équatio différetielle de foctio icoue y de variable réelle, dérivable de foctio dérivée y ' : y ' a y (E 0 ) Les solutios de (E 0 ) sot les foctios de la forme x C e a x, où C est ue costate réelle. O cosidère a et b deux réels, avec a o ul. Démotrer que les solutios de l équatio différetielle de foctio icoue y de variable réelle, dérivable de foctio dérivée y ' a y b (E) sot les foctios de la forme x C e a x b, où C est ue costate réelle. a Pour chacue des trois affirmatios suivates, idiquer si elle est vraie ou fausse et justifier la répose 1. Affirmatio 1 : Si ue foctio f défiie sur l esemble des ombres réels est solutio de l équatio y ' 3 y 6 alors la courbe représetat f admet ue asymptote horizotale e +.. Affirmatio : Si ue foctio f défiie sur l esemble des ombres réels est solutio de l équatio y' = y alors : pour tous réels et, f ( + ) = f () f (). 3. La courbe d ue foctio solutio de l équatio différetielle y ' y coupe l axe des ordoées au poit d ordoée 3 (voir figure ci-cotre). Affirmatio 3 : l aire, e uité d aire, du domaie délimité par l axe des abscisses, la courbe et les droites d équatios x = 0 et x = l (3) est 3. y ' :

3 Exercice (5 poits) Pour les cadidats ayat pas suivi l eseigemet de spécialité Das cet exercice les deux parties peuvet être traitées idépedammet. Das le pla complexe rapporté au repère orthoormal direct ( O ; u, v ) o appelle A le poit d affixe 1 et C le cercle de cetre A et de rayo 1. La figure sera réalisée sur ue feuille de papier millimétré avec cm pour uité graphique. O cosidère l équatio (E) : z z + = 0, où z est u ombre complexe. O appelle z 1 et z les solutios de (E). 1. ésoudre l équatio (E) das l esemble des ombres complexes C.. O appelle M 1 et M les poits d affixes respectives z 1 et z das le repère ( O ; u, v ). Motrer que M 1 et M appartieet au cercle C. O cosidère l applicatio f du pla complexe qui à tout poit M d affixe z distict de A associe le poit M' d affixe z' défiie z 1 par : z ' z. 1. Placer le poit A et tracer le cercle C sur ue figure que l o complètera au furet à mesure.. Motrer que pour tout complexe z distict de 1 o a : ( z ' 1) (z 1) = Motrer que pour tout poit M distict de A o a : AM AM' = 1 M' A ; ( u ; AM ) ( u ; AM' ) 0 k, où k est u etier relatif.. O cosidère le poit P d affixe z P = 1 + e i. Costruire le poit P. 5. E utilisat la questio 3, expliquer commet costruire le poit P ', image de P par f, et réaliser cette costructio. 6. Das cette questio toute trace de recherche, même icomplète ou d iitiative, même ifructueuse, sera prise e compte das 1'évaluatio. Soit u poit M apparteat à la droite D d équatio x = 3. Soit M' so image par f. a. Motrer que le poit M ' appartiet au cercle C ' de cetre O de rayo 1. b. Tout poit de C ' a-t-il u atécédet par f? EXECICE (5 poits) Pour les cadidats ayat suivi l eseigemet de spécialité Les deux parties sot idépedates. O cosidère deux carrés directs ABCD et DCEF de côté 1. Le poit I est milieu de [BC] et le poit J est milieu de [EFJ (voir figure ci-dessous). 1. O cosidère la rotatio r de cetre D qui trasforme A e C. Justifier que r (I) = J.. Justifier que r est l uique similitude directe qui trasforme A e C et I e J. 3. O appelle s la similitude directe qui trasforme A e I et C e J. O se place das le repère ( A ; AB, AD ). a. Doer les affixes des poits A, C, I et J. 1 1 b. Motrer que l écriture complexe de s est z ' i z 1 i. c. Motrer que le poit D est le cetre de s. Das le pla complexe rapporté au repère orthoormé direct ( O ; u, v ) o cosidère trois poits M, N, P disticts etre eux et disticts du poit O. O appelle m,, p leurs affixes respectives. O défiit la similitude directe s 1 qui trasforme O e M et N e P et la similitude directe s qui trasforme O e N et M e P. 1. Motrer que l écriture complexe de s 1 est z = p m z m. O admet que l écriture complexe de s est z = p z m. a. Motrer que si OMPN est u parallélogramme alors s 1 et s sot des traslatios. b. O suppose que OMPN est pas u parallélogramme. Justifier que s 1 et s ot chacue u cetre, et motrer que ces deux poits sot cofodus.

4 COECTION Exercice 1 (6 poits) Commu à tous les cadidats 5 5 ( x 3 ) x 1. a. f '(x) = 1 x 3 x 3 x 3 doc si 0 x < alors x + > 0 doc f (x) > 0 ; si =, f (x) = 0 si x > alors x + < 0 doc f (x) < 0 b. x 0 + f (x) l 5 f 5 l 3 c. pour tout x strictemet positif o a : l x 3 x l 1 x x = 5 l x x + 5 l x 3 x = 5 l x x + 5 [ l ( x + 3 ) l x ] = 5 l x x + 5 l ( x + 3 ) 5 l x = 5 l ( x + 3 ) x = f (x) d. lim x l x l x lim 0 doc lim x 5 1 x x x 3 3 = 0 doc lim 1 = 1 et lim l 1 x x x x 3 x = 1 doc lim x l x x 5 1 x = = l 1 = 0 doc lim f (x) = x e. x 0 + f (x) l 5 f 5 l 3. a. 5 l 3 > 0 et f est strictemet croissate sur [ 0 ; ] doc pour tout x de [ 0 ; ], f (x) 5 l 3 > 0 La foctio f est défiie, cotiue, strictemet décroissate sur [ ; + [, f () > 0 et lim f (x) = doc l équatio f (x) = 0 x admet ue uique solutio das l itervalle [ ; + [, doc l équatio f (x) = 0 admet ue uique solutio das l itervalle [ 0 ; + [. b. f (1) 0,17 et f (15) 0,55 et f cotiue sur [ 0 ; + [ doc f s aule sur l itervalle [ 1 ; 15 ], f (1,3) 0,003 et f (1,) 0,00 doc f s aule sur l itervalle [ 1,3 ; 1, ], et 1,3 < < 1, c. x l 5 f 0 5 l 3 f (x) + 0

5 1. a. b. La suite (u ) semble être croissate et coverger vers le poit d itersectio de la courbe C et de la droite D.. a. g (x) = 5 x 3 doc pour tout x positif, g (x) > 0, g est strictemet croissate sur [ 0 ; + [. b. est solutio de l équatio f (x) = 0 doc f () = 0 doc 5 l ( + 3 ) = 0 soit 5 l ( + 3 ) = doc g() = c. Iitialisatio : u 0 = et 1 15 doc 0 u 0 Hérédité : Motros que pour tout de N, si 0 u alors 0 u + 1 g est strictemet croissate sur [ 0 ; + [ doc si 0 u alors g(0) g(u ) g() or g(0) > 0, g(u ) = u + 1 et g() = doc 0 u + 1 La propriété est héréditaire doc pour tout etier aturel, o a : 0 u d. 0 u doc f (u ) 0 doc g(u ) u 0 doc u + 1 u La suite (u ) est croissate majorée par doc est covergete et sa limite est comprise etre u 0 et. e. La suite (u ) est défiie par g(u ) = u + 1, cette suite est covergete doc sa limite est solutio de l équatio g(x) = x doc de f (x) = 0. L équatio f (x) = 0 admet ue uique solutio das l itervalle [ 0 ; + [ doc lim u. 3. a. Si u 1, < 0 alors 1, < u lim u doc à coditio de predre suffisammet grad, u est aussi proche que voulu de or 1,3 1, Ici o souhaite que u [ 1, ; ], d après la défiitio de la limite, il existe u etier 0 tel que si 0 alors u [ 1, ; ] doc l algorithme s arrête. b. u u 1, Test Algorithme 0-10, u 1, < 0 cotiu 1 9,7955 -,705 u 1, < 0 cotiu 1, ,8037 u 1, < 0 cotiu 3 13,7755-0,55 u 1, < 0 cotiu 1, ,10069 u 1, < 0 cotiu 5 1, ,0081 u 1, < 0 cotiu 6 1,315 0,0315 u 1, > 0 s arrête 0 = 6, l algorithme affiche 1,315

6 Exercice ( poits) Commu à tous les cadidats 1. O a ue successio de 3 épreuves aléatoires idetiques et idépedates, chaque épreuve a deux issues : succès : la boule est rouge (p = 3 5 = 0,6) échec : la boule est pas rouge ( q = 1 p = 0,) doc la variable aléatoire X qui compte le ombre de fois où o a obteu ue boule rouge suit ue loi biomiale de paramètres (3 ; 0,6) 1. p(x = 1) = 3 p q = 3 0,6 0, = 0, E(X) = p = 3 0,6 = 1,8 E moyee, sur u grad ombre de tirages, o obtiedra 1,8 boules rouges. 1. 0,6 0, 0,6 0, 0,6 0,. p(y = 0) = p( ) = 0, 3 = 0,06 p(y = 1 ) = 1 p(y = 0) = 0,936 y 0 1 Total p(y = y) 0,06 0,936 1 E(Y) 0 0,936 0,936 E(Y) = 0 p( Y = 0 ) + 1 p( Y = 1 ) = 0, Lors d ue expériece, o effectue : u seul tirage : la boule obteue est rouge doc p(n = 1) = 0,6 deux tirages : la première boule obteue est pas rouge et la secode boule obteue est rouge doc p(n = ) = 0, 0,6 = 0, trois tirages : les deux premières boules obteues e sot pas rouges doc p(n = 3) = 0, = 0, Total p(n = ) 0,6 0, 0,16 1 E(N) 0,6 0,8 0,8 1,56 E(N) = 1,56. La proportio moyee de boules rouges das l expériece est 0,936 0,6 doc est la même que la proportio de boules 1,56 rouges das l ure.

7 Exercice 3 (5 poits) Commu à tous les cadidats : restitutio orgaisée de coaissaces a. Cherchos ue foctio u costate solutio de (E) u est ue costate doc sa dérivée est ulle u est solutio de (E) doc a u + b = 0 doc u = b a b. Soit f u ue solutio de (E 0 ) f u est solutio de l équatio différetielle y ' = a y (f u)' = a (f u) f ' u' = a f a u f ' = a f + u' a u u solutio de (E) u' = a u + b u' a u = b f u est solutio de l équatio différetielle y ' = a y f ' = a f + u' a u f ' = a f + b f est solutio de (E) c. f est solutio de (E) f u solutio de l équatio différetielle y ' = a y pour tout x réel, (f u) (x) = C e a x f est solutio de (E) f (x) = C e a x + u(x) f (x) = C e a x b a Les solutios de l équatio différetielle (E) sot les foctios défiies sur par f (x) = C e a x b a où C. 1. Affirmatio 1 : VAIE Les solutios de l équatio y ' 3 y 6 sot les foctios de la forme f (x) = C e 3 x + où C. lim x C e 3 x + = doc la courbe représetat f admet ue asymptote horizotale e + d équatio y =.. Affirmatio : VAIE Si ue foctio f défiie sur l esemble des ombres réels est solutio de l équatio y' = y alors : f (x) = C e x or pour tous réels et, e + = e e b doc f ( + ) = f () f (). 3. Affirmatio 3 : VAIE Si la foctio f est solutio de l équatio différetielle y ' y alors f (x) = C e x La courbe de f coupe l axe des ordoées au poit d ordoée 3 doc f (0) = 3 doc C = 3 doc pour tout x réel, f (x) = 3 e x. La foctio f est positive sur, doc l aire, e uité d aire, du domaie délimité par l axe des abscisses, la courbe et les droites d équatios x = 0 et x = l (3) est : l 3 3 A = e x d x = 0 3 e x e l 3 = e l 3 = 1 9 doc A = l = e e l 3 0

8 Exercice (5 poits) Pour les cadidats ayat pas suivi l eseigemet de spécialité 1. z z + = ( z 1 ) + 1 = ( z 1) i = ( z 1 i ) ( z 1 + i ) z z + = 0 ( z 1 i ) ( z 1 + i ) = 0 z 1 i = 0 ou z 1 + i = 0 doc l équatio (E) : z z + = 0, admet pour solutios z 1 = 1 + i et z = 1 i. A M 1 = z 1 1 = i = 1 A M = z 1 1 = i = 1 doc M 1 et M appartieet au cercle C.. pour tout complexe z distict de 1 o a : z 1 ( z ) z ' 1 z z 1 z ' 1 1 z z 1 z z ' 1 ( z 1) 1 z ' 1 ( z ' 1) (z 1) = 1 ( z 1). 3. ( z ' 1) (z 1) = 1 doc pour tout poit M distict de A o a : z 1 alors z ' 1 doc M ' A z ' 1 z ' 1 = 1, et arg (z ' 1) (z ' 1) = arg 1 k soit AM AM = 1 doc AM AM = 1 et arg (z ' 1) + arg (z ' 1) = 0 k et ( u ; AM ) ( u ; AM' ) 0 k, où k est u etier relatif.. z P 1 = e i doc z P 1 = 1 doc P appartiet au cercle de cetre A de rayo 1 et ( u ; AP ) k. Pour costruire P : costruisos la demi-droite d origie A parallèle à la première bissectrice, esemble des poits M tels que ( u ; AM ) k le poit P est l itersectio de cette demi-droite et du cercle C. 5. AP AP = 1 doc AP = 1, P appartiet au cercle de cetre A de rayo 1, ( u ; AP ) ( u ; AP' ) 0 k doc ( u ; AP' ) 0 k, ( u ; AP' ) k Pour costruire le poit P, costruisos le poit P 1 symétrique de P par rapport à l axe des réels, alors ( u ; AP 1 ) k, doc P est le poit d itersectio du cercle de cetre A de rayo 1, et de la demi-droite [AP 1 ) 6. a. M appartiet à la droite D d équatio x = 3 doc a ue affixe de la forme 3 i y où y est u réel 3 i y 1 ' 0,5 i y 0,5 i y z z ' z ' 3 0,5 i y 0,5 i y i y 0,5 + i y et 0,5 i y sot deux complexes cojugués doc ot le même module, comme z = 0,5 i y 0,5 i y alors z = 1. Le poit M ' appartiet au cercle C ' de cetre O de rayo 1. 0,5 i y 0,5 i y b. Soit u poit M sur le cercle C ' de cetre O de rayo 1. M est-il l image d u poit M par f? Existe-t-il z tel que z 1 z '? Si z existe alors ( z ' 1) (z 1) = 1 z, doc pour que z existe, il faut que z 1 alors z 1 = 1. ( z ' 1 ) Le poit A d affixe 1 appartiet au cercle C ' et a pas d atécédet par f. Tout autre poit de C ' admet u seul atécédet par f.

9 Prologemet : Il est possible de costruire M si M appartiet à la droite D : Pour tout poit M A, ( u ; AM ) ( u ; AM' ) 0 k Il suffit doc de costruire le poit M 1 symétrique de M par rapport à l axe des ordoées, alors ( u ; AM ) ( u ; AM ) 0 k 1 Les poits A, M 1 et M sot aligés et M appartiet à la demi-droite [AM 1 ) de plus M ' appartiet au cercle C ' de cetre O de rayo 1 doc M est le poit d itersectio de la demi-droite [M 1 ) et du cercle C '.

10 EXECICE 5 poits Pour les cadidats ayat suivi l eseigemet de spécialité 1. La rotatio r de cetre D qui trasforme A e C a pour agle ( DA, DC ) doc, doc F = r(c). r trasforme le carré direct ABCD e le carré direct CB FD doc e DCEF et r(b) = E. Le milieu de I de [BC] est trasformé par r e le milieu de [EF] doc e J.. A C et I J doc il existe ue seule similitude directe qui trasforme A e C et I e J or r(a) = C et r(i) = J doc r est l uique similitude directe qui trasforme A e C et I e J a. A a pour affixe 0, C a pour affixe 1 + i et I a pour affixe 1 i, J a pour affixe 1 i b. L écriture complexe d ue similitude directe est de la forme z = a z + b avec a et b complexes, a i = a 0 b b 1 i s est la similitude directe qui trasforme A e I et C e J doc i a ( 1 i ) b i a (1 i ) 1 i b 1 i b 1 i b 1 i b 1 i b 1 i 1 3 a (1 i ) i 1 3 i ( 1 3 i ) ( 1 i ) a 1 i + 3 i 3 a a i a ( 1 i ) ( 1 i ) (1 i ) 1 b 1 i 1 1. L écriture complexe de s est z ' i z 1 i. 1 a i 1 1 c. D a pour affixe i, l image de D est le poit d affixe i i 1 i soit i, D est ivariat par s, or ue similitude directe admet u seul poit ivariat qui est le cetre de la similitude doc D est le cetre de s. 1. L écriture complexe d ue similitude directe est de la forme z = a z + b avec a et b complexes, a 0. b m m 0 a b b m s 1 trasforme O e M et N e P doc p m p a b p a m a L écriture complexe de s 1 est z = p m z m p m. a. si O M P N est u parallélogramme alors ON = MP doc = p m doc = 1, l écriture complexe de s 1 est z = z m, s 1 est la traslatio de vecteur OM p si O M P N est u parallélogramme alors OM = NP doc m = p doc m s est la traslatio de vecteur ON = 1, l écriture complexe de s est z = z p m p b. O M P N est pas u parallélogramme doc 1 et 1, doc s 1 et s e sot pas des traslatios doc ot m chacue u cetre. Le cetre de s 1 est le poit ivariat par s 1, so affixe est solutio de z = p m z m soit z = ( p m ) z + m doc z ( + m p ) = m doc comme p m m 1 alors ( + m p ) 1 et z =. m p Le cetre de s 1 est le poit ivariat par s, so affixe est solutio de z = p z soit m z = ( p ) z + m m m doc z ( + m p ) = m doc z =. s 1 et s ot le même cetre. m p

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

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1)

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

Plus en détail

Comportement d'une suite

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

Plus en détail

EXERCICES : DÉNOMBREMENT

EXERCICES : 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 détail

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire

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

Plus en détail

Solutions particulières d une équation différentielle...

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

Plus en détail

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

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

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

Plus en détail

20. Algorithmique & Mathématiques

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

Plus en détail

Etude de la fonction ζ de Riemann

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

Plus en détail

Limites des Suites numériques

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

Plus en détail

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Dénombrement. Chapitre 1. 1.1 Enoncés des exercices

Dénombrement. 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

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

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

Plus en détail

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI

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

Plus en détail

1 Mesure et intégrale

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Terminale S. Terminale S 1 F. Laroche

Terminale 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 détail

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES

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

Plus en détail

LES ÉCLIPSES. Éclipser signifie «cacher». Vus depuis la Terre, deux corps célestes peuvent être éclipsés : la Lune et le Soleil.

LES 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 détail

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Statistique descriptive bidimensionnelle

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

Plus en détail

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR.

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Cours de Statistiques inférentielles

Cours 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 détail

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES

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

Plus en détail

Processus et martingales en temps continu

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES

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

Plus en détail

Probabilités et statistique pour le CAPES

Probabilités 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 détail

Consolidation. C r é e r un nouveau classeur. Créer un groupe de travail. Saisir des données dans un groupe

Consolidation. 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 détail

Les Nombres Parfaits.

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

Plus en détail

c. Calcul pour une évolution d une proportion entre deux années non consécutives

c. 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 détail

Formation d un ester à partir d un acide et d un alcool

Formation 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 détail

Exercices de mathématiques

Exercices 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 détail

Suites et séries de fonctions

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

Plus en détail

STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé

Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé A. P. M. E. P. Exercice 1 5 points 1. Réponse d. : 1 e Le coefficient directeur de la tangente est négatif et n est manifestement pas 2e

Plus en détail

Séries réelles ou complexes

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

Plus en détail

La France, à l écoute des entreprises innovantes, propose le meilleur crédit d impôt recherche d Europe

La 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 détail

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

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

Plus en détail

Université de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème année. Scoring. Marie Chavent http://www.math.u-bordeaux.fr/ machaven/ 2014-2015

Université 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 détail

UV SQ 20. Automne 2006. Responsable d Rémy Garandel ( m.-el. remy.garandel@utbm.fr ) page 1

UV 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 détail

Introduction : Mesures et espaces de probabilités

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

Plus en détail

Principes et Méthodes Statistiques

Principes 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 détail

Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES. 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2.

Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES. 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2. Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES PLAN DU CHAPITRE 2 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2.1 Pla de sodage 2.2.2 Probabilités d iclusio 2.3 SONDAGE

Plus en détail

II - Notions de probabilité. 19/10/2007 PHYS-F-301 G. Wilquet 1

II - Notions de probabilité. 19/10/2007 PHYS-F-301 G. Wilquet 1 II - Notos de probablté 9/0/007 PHYS-F-30 G. Wlquet Ue varable aléatore est ue varable dot la valeur e peut être prédte avec certtude mas dot la probablté d occurrece d ue valeur (varable dscrète) ou d

Plus en détail

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction

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

Plus en détail

4 Approximation des fonctions

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

Plus en détail

Dénombrement. Introduction. 1 Cardinaux d'ensembles nis. ECE3 Lycée Carnot. 12 novembre 2010. 1.1 Quelques dénitions

Dénombrement. 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 détail

Chaînes de Markov. Arthur Charpentier

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

PROMENADE ALÉATOIRE : Chaînes de Markov et martingales

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

Plus en détail

POLITIQUE ECONOMIQUE ET DEVELOPPEMENT

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

Plus en détail

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE

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

Plus en détail

Etude Spéciale SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT?

Etude 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 détail

Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 2007

Correction 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 détail

Statistiques appliquées à la gestion Cours d analyse de donnés Master 1

Statistiques 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 détail

TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1

TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1 TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité I Loi uniforme sur ab ; ) Introduction Dans cette activité, on s intéresse à la modélisation du tirage au hasard d un nombre réel de l intervalle [0 ;], chacun

Plus en détail

Les droites (d 1 ) et (d 2 ) sont sécantes en A Le point A est le point d intersection des 2 droites

Les droites (d 1 ) et (d 2 ) sont sécantes en A Le point A est le point d intersection des 2 droites I Droites perpendiculaires Lorsque deux droites se coupent, on dit qu elles sont sécantes Les droites (d 1 ) et (d 2 ) sont sécantes en A Le point A est le point d intersection des 2 droites Lorsque deux

Plus en détail

RESOLUTION DES FLOW SHOP STOCHASTIQUES PAR LES ORDRES STOCHASTIQUES. DERBALA Ali *)

RESOLUTION DES FLOW SHOP STOCHASTIQUES PAR LES ORDRES STOCHASTIQUES. DERBALA Ali *) RESOLUTION DES FLOW SHOP STOCHASTIQUES PAR LES ORDRES STOCHASTIQUES. DERBALA Ali *) *) Uiversité de Blida Faculté des scieces Départemet de Mathématiques. BP 270, Route de Soumaa. Blida, Algérie. Tel &

Plus en détail

Exponentielle exercices corrigés

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

Plus en détail

PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS J. L. NICOLAS

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

Plus en détail

Des résultats d irrationalité pour deux fonctions particulières

Des 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 détail

DETERMINANTS. a b et a'

DETERMINANTS. 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 détail

Module 3 : Inversion de matrices

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

Plus en détail

Échantillonnage et estimation

Échantillonnage et estimation Stage «Nouveaux programmes de Termiale S» - Ho Chi Mih-Ville Novembre 202 Échatilloage et estimatio Partie C - Frédéric Barôme page Échatilloage et estimatio Partie C : Capacités et exercices-types. Rappelos

Plus en détail

Statistique Numérique et Analyse des Données

Statistique 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 détail

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

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

Plus en détail

Université Victor Segalen Bordeaux 2 Institut de Santé Publique, d Épidémiologie et de Développement (ISPED) Campus Numérique SEME

Université 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 détail

INTRODUCTION AUX MATRICES ALÉATOIRES. par. Djalil Chafaï

INTRODUCTION AUX MATRICES ALÉATOIRES. par. Djalil Chafaï INTRODUCTION AUX MATRICES ALÉATOIRES par Djalil Chafaï Résumé. E cocevat les mathématiques comme u graphe, où chaque sommet est u domaie, la théorie des probabilités et l algèbre liéaire figuret parmi

Plus en détail

Commun à tous les candidats

Commun 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 détail

Processus géométrique généralisé et applications en fiabilité

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

Plus en détail

UNIVERSITE MONTESQUIEU BORDEAUX IV. Année universitaire 2006-2007. Semestre 2. Prévisions Financières. Travaux Dirigés - Séances n 4

UNIVERSITE 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 détail

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

Chap. 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 détail

Chap. 5 : Les intérêts (Les calculs financiers)

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Baccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013

Baccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013 Baccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013 A. P. M. E. P. EXERCICE 1 Commun à tous les candidats 5 points Une entreprise informatique produit et vend des clés USB. La vente de ces clés est réalisée

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

Chap. 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 détail

Régulation analogique industrielle ESTF- G.Thermique

Régulation 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 détail

O, i, ) ln x. (ln x)2

O, i, ) ln x. (ln x)2 EXERCICE 5 points Commun à tous les candidats Le plan complee est muni d un repère orthonormal O, i, j Étude d une fonction f On considère la fonction f définie sur l intervalle ]0; + [ par : f = ln On

Plus en détail

BACCALAURÉAT GÉNÉRAL SESSION 2012 OBLIGATOIRE MATHÉMATIQUES. Série S. Durée de l épreuve : 4 heures Coefficient : 7 ENSEIGNEMENT OBLIGATOIRE

BACCALAURÉAT GÉNÉRAL SESSION 2012 OBLIGATOIRE MATHÉMATIQUES. Série S. Durée de l épreuve : 4 heures Coefficient : 7 ENSEIGNEMENT OBLIGATOIRE BACCALAURÉAT GÉNÉRAL SESSION 2012 MATHÉMATIQUES Série S Durée de l épreuve : 4 heures Coefficient : 7 ENSEIGNEMENT OBLIGATOIRE Les calculatrices électroniques de poche sont autorisées, conformément à la

Plus en détail

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables Cours d Analyse Fonctions de plusieurs variables Licence 1ère année 2007/2008 Nicolas Prioux Université de Marne-la-Vallée Table des matières 1 Notions de géométrie dans l espace et fonctions à deux variables........

Plus en détail

Options Services policiers à Moncton Rapport de discussion

Options Services policiers à Moncton Rapport de discussion Optios Services policiers à Mocto Rapport de discussio Le 22 ovembre 2010 Also available i Eglish TABLE DES MATIÈRES Chapitre 1.0 Sommaire 3 Chapitre 2.0 Problématique 4 Chapitre 3.0 Cotexte 5 Chapitre

Plus en détail

Petit recueil d'énigmes

Petit recueil d'énigmes Petit recueil d'éigmes Patxi RITTER (*) facile (**) mois facile (***) pas facile (****) il faudra de l aide Solutios e rouge. 1) Cryptarithme (**) Trouvez la valeur de A, B et C satisfaisat l équatio suivate.

Plus en détail

Exprimer ce coefficient de proportionnalité sous forme de pourcentage : 3,5 %

Exprimer ce coefficient de proportionnalité sous forme de pourcentage : 3,5 % 23 CALCUL DE L INTÉRÊT Tau d intérêt Paul et Rémi ont reçu pour Noël, respectivement, 20 et 80. Ils placent cet argent dans une banque, au même tau. Au bout d une année, ce placement leur rapportera une

Plus en détail

Les algorithmes de tri

Les 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 détail

La maladie rénale chronique

La maladie rénale chronique La maladie réale chroique Qu est-ce que cela veut dire pour moi? Natioal Kidey Disease Educatio Program La maladie réale chroique: l essetiel Vous avez été iformé(e) que vous êtes atteit(e) de la maladie

Plus en détail

Compte Sélect Banque Manuvie Guide du débutant

Compte Sélect Banque Manuvie Guide du débutant GUIDE DU DÉBUTANT Compte Sélect Baque Mauvie Guide du débutat Besoi d aide? Preez quelques miutes pour lire attetivemet votre Guide du cliet. Le préset Guide du débutat vous facilitera l utilisatio de

Plus en détail

Développements limités. Notion de développement limité

Développements limités. Notion de développement limité MT12 - ch2 Page 1/8 Développements limités Dans tout ce chapitre, I désigne un intervalle de R non vide et non réduit à un point. I Notion de développement limité Dans tout ce paragraphe, a désigne un

Plus en détail

Sommaire Chapitre 1 - L interface de Windows 7 9

Sommaire Chapitre 1 - L interface de Windows 7 9 Sommaire Chapitre 1 - L iterface de Widows 7 9 1.1. Utiliser le meu Démarrer et la barre des tâches de Widows 7...11 Démarrer et arrêter des programmes...15 Épigler u programme das la barre des tâches...18

Plus en détail

3.1 Différences entre ESX 3.5 et ESXi 3.5 au niveau du réseau. Solution Cette section récapitule les différences entre les deux versions.

3.1 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 détail