AK-47

+ · · · + (−1)n xn + xn (x) ; 1+x α(α − 1) 2 α(α − 1)(α − 2) 3 (1 + x)α = 1 + αx + x + x + ··· 2! 3! α(α − 1) · · · (α − n + 1) n + x + xn (x) , (α ∈ R) . n! Il est important (et utile) de connaˆ ıtre au moins les d´veloppements suivants ` e a 47 l’ordre 2. sin x = x + x2 x2 cos x = 1 − 2 tan x = x + x2 arctan x = x + x2 (x) , + x3 (x) , (x) , (x) , x2 x e =1+x+ + x2 (x) , 2 x2 ln x = x − + x2 (x) , 2 1 = 1 − x + x2 + x2 (x) , 1+x α(α − 1) 2 (1 + x)α = 1 + αx + x + x2 (x) . 2 Contrairement

. . . . . . . . . . . . . . . . 3 Le déterminant 3.1 3.2 3.3 Permutations et déterminants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1 Méthode pour calculer des déterminants de matrices de taille 33 33 36 37 42 43 45 47 2×2 et 3×3 . Déterminants et opérations élémentaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Les cofacteurs et la règle de Cramer 3.3.1 3.3.2 3.3.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Calcul du déterminant

qu’entre les amygdales et les autres structures limbiques. L’expérience de la douleur chez le dépersonnalisé est un exemple de déconnexion corticolimbique [68] . Ces modifications de la sensibilité à la douleur ont été signalées depuis très longtemps [27, 47] et décrites sous le terme d’asymbolie à la douleur par Schilder et Stengler (cités in [27]). Il s’agirait non pas d’une incapacité à ressentir la douleur mais plutôt d’une attitude d’indifférence à celle-ci. Dans ce cas, les patients ressentent la

882 5 889 7 368 7 979 7 231 7 048 6 739 18-59 ans (b) 6 125 8 734 11 719 15 032 18 493 20 551 22 086 Ratio de dépendance (b/a) 1,25 1,48 1,59 1,88 2,56 2,92 3,28 66 59 52 47 43 % population rurale Source : Projections de la Division des populations des Nations Unies, WDI 2012 et calculs des auteurs De façon complémentaire, on notera aussi que les ressources pour financer les services éducatifs qui proviennent

Alors que la gestion des ressources humaines dans ses commencements avait un caractère plutôt administratif, la conception moderne est bien plus complexe. A présent, la fonction de gestion des ressources humaines peut être définie, selon ST.-ONGE et ak, 5 PLANE, J.-M. La gestion des ressources humaines. Flammarion, 2000, p. 17. 13 comme : « un ensemble variable de pratiques qui visent à aider l´organisation à résoudre avec efficacité, efficience et équité les problèmes associés aux diverses

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 41 42 45 47 48 48 48 50 52 52 53 57 58 58 60 61 61 63 65 65 66 66 67 68 68 68 69 71 71 74 80 83 84 85 87 89 93 95 99 tel-00419469, version 1 - 24 Sep 2009 4 Le résumé automatique multi-documents orienté par une thématique 4.1 Introduction . . . . . . . .

Fish Biology and Fisheries 14 : 153–180. 15 Sarkar, S.K. et Bhattacharya, A.K. (2003). Conservation of biodiversity of coastal resources of Sundarbans, Northeast India: an integrated approach through environmental education. Marine Pollution Bulletin 47 : 260–264. 16 Gräslund, S. et Bengtsson, B-E (2001). Chemicals and biological products used in south-east Asian shrimp farming, and their potential impact on the environment–a review. The Science of the Total Environment 280 : 93–131. 17 Le, T.X., Munekage

donc K ; , ACI ; – 3 et RCK ; – ; 3 3 4 3 3 3 8 2 × – – (– 3) = – 2 + 2 = 0, 4 3 3 donc les points C, I, K sont alignés. 2 1 3 ; donc u = RAK a pour 2. RAK a pour coordonnées r 3 3 2 1 coordonnées 1 ; . 2 1 Ainsi, la droite (AK) a pour coefficient directeur et son 2 1 équation réduite est y = x. 2 De plus, (BC) a pour équation 3x + y – 3 = 0. ΂ ΃ ΂ ΃ ΂ ΂ ΃ ΂ ΃ ΂ 78 ΃ ΃ ΂ ΂ ΃ ΃ Le point G, intersection de ces deux droites, a pour coordon1

Machine de Turing La classe P et la classe NP Transformation polynomiale La NP-complétude et le théorème de Cook-Levin 3 Paradigmes de programmation 4 Les arbres équilibrés Nour Houda Dougui Conception et analyse d'algorithmes 47 Complexité des algorithmes Complexité des problèmes Paradigmes de programmation Les arbres équilibrés Machine de Turing Les classes P, ZPP, BPP, RP, co-RP, NP et Co-NP Transformation polynomiale La classe NP complet Plan 1 Complexité

comportement du syst`me sur l’intervalle de temps [0, Θ] revient a consid´rer le “r´gime e ` e e transitoire” du syst`me. e D´finissons les “param`tres op´rationnels” suivants : e e e e Wk : temps de s´jour du ki`me client dans le syst`me : Wk = Dk − Ak . e e 9 ´e El´ments de th´orie des files d’attente e Premi`res notions sur les files d’attente e Θ : temps total de l’observation. X(t) W5 5 4 W3 3 2 1 W2 W1 W4 W6 W10 W7 W9 W8 t A1 A2 D1 D2 A3 A4 A5 A6 A7 D3 D4 A8 A9 D5 D6 D7 A10 D8