Hiéroglyphe linéaire

3.2.2 Sans hypothèse sympathique sur f . . . . . . . . . . . . . . . Equation différentielle d’ordre n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Zoologie des équations différentielles . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.1 Equation différentielle linéaire du premier ordre . . . . . . . . 3.4.2 Equations différentielles autonomes . . . . . . . . . . . . . . 3.4.3 Equation de la chaleur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.4 Equations à variables séparées . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

cos PI/3 sont linéaires. ii. Les équations 3x2 + 4y2 = 5, 7x + 3xy + 5z = 2 et sin x + 3 cos y = 3 ne sont pas linéaires. (2 variables multipliés ensembles) iii. ax + by = c, a 6= 0 ou b 6= 0, est l'équation d'une droite. Cette équation admet donc une infinité de solutions qui sont les points de la droite. iv. ax + by + cz = d c'est l'équation d'un plan. Cette équation admet donc une infinité de solutions qui sont les points du plan. Forme matricielle d'un système d'équations linéaires OK Définition

Ajustement affine Lorsque le nuage de points de la série double (X, Y) est à peu près aligné, on cherche une relation entre X et Y de la forme y = ax + b, qui donne de façon approchée Y en fonction de X ;  c'est ce que l'on appelle un ajustement affine. Plusieurs questions se posent. En premier lieu, quelles sont les différentes méthodes pour obtenir un ajustement affine ? Comment utiliser cet ajustement pour déterminer des valeurs de Y en connaissant des valeurs de X ? Enfin comment, pour un nuage

payé (en €) 5 9 12 15 Formule A Formule B Formule C 15 25 45 43,75 55 60 55 75 21,25 55 28,75 55 66,25 55 55 2. p{x) :5 J. x pz&) = 3,75 x + l0 ps(r) :55 4. fétant une fonction linéaire, sa représentation est une droite passant par l'origine du repère g etant une fonction affine. sa représentation graphique est une droite. h étant une fonction constante, sa représentation graphique est une droite parallèle à 1'axe des abscisses

Pˆle Kerichen-Vauban PCSI 2 o Du 29 mars au 2 avril 2010 Programme de colle N° 22 XX. Espaces vectoriels K d´signe le corps R ou C e I. Structure d’espace vectoriel 1. D´finition d’un espace vectoriel e 2. D´finition d’une alg`bre e e II. Sous-espace vectoriel 1. D´finition e 2. L’intersection de sev est un sev III. Somme de deux sev 1. D´finition e 2. Somme directe 3. Sous-espaces suppl´mentaires e IV. Sous-espace engendr´ par une partie e V. Espace vectoriel produit VI. Applications lin´aires

La première estime que la décision est un choix rationnel de type optimisateur. Cette approche s'illustre par le courant de la recherche opérationnelle. La programmation linéaire, en particulier, formalise la décision comme étant le fait de maximiser ou de minimiser une fonction objectif dans le respect d'une série de contraintes. Exemple : déterminer les quantités à produire, en maximisant le volume produit, sous des contraintes de coût et de disponibilité des matières premières. Dans ce cadre,

De la même façon que dans le chapitre consacré à la géométrie plane 2, ce chapitre a pour vocations de vous familiariser avec le calcul algébrique et de vous donner des représentations pour les objets étudiés dans les chapitres 23 et 24 d’algèbre linéaire. Là encore, on pourra passer dans une première lecture les démonstrations qui ne sont pas marquées par un ♥ et se focaliser sur les autres parties. 3.1 Préambule Dans tout ce chapitre on notera E l’ensemble des points de l’espace et V l’ensemble

xg=21÷6=3,5 yg=3444533÷6=574089,83≈574089,83 Donc le point G a pour coordonnées (3,5;574089,83) Détermination de l'équation de la droite de régression par la méthode des moindres carrés Il me suffit après de regarder le coefficient de corrélation linéaire qui est donné directement par la calculatrice. R≈0,99 On peut donc dire que r est proche de 1, et donc il y a une bonne corrélation entre ces 2 séries statistiques. On peut alors déterminer l'équation de la droite de régression qui va représenter

HX3 2006/2007 - Espaces vectoriels 1. Soit E = R∗ × R. On d´finit pour (x, y) et (x , y ) dans E et λ ∈ R : e + (x, y) + (x , y ) = (xx , y + y ) et λ(x, y) = (xλ , λy) V´rifier que E muni de ces lois est un R-espace vectoriel. e 2. 3. Soient X ⊂ R et E = f ∈ RR , ∀x ∈ X, f (x) = 0 . Montrer que E est un R-espace vectoriel pour les lois usuelles. A|x| pour On note E l’ensemble des fonctions f : R −→ R telles qu’il existe a ∈ R+ et A ∈ R+ avec |f (x)| tout x a. Montrer que E est un R-espace

Par exemple, si n = 8, le mot-code obtenu à partir de (1, 0) est (1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1). Lequel de ces deux a les meilleures propriétés détectrices et correctrices d'erreur ? Justifiez rigoureusement votre réponse. 5. Parmi tous les codes linéaires Cn,2 avec n ≥ 6 et n pair, peut-on trouver un code qui offre une garantie de détection d'un plus grand nombre q d'erreurs que le code Cn,2 obtenu par répétition du mot d'information, et défini par (α) ? Si oui, donnez un exemple d'un tel code (spécifiez