Algorithme du simplexe

et n = 40, puis k = 8 couleurs, et n = 80. On peut montrer qu’il s’agit d’une chaîne de Markov absorbante au sens où des régions absorbantes vont se former, Ce type de modèle apparaît naturellement en génétique1 . 1 Une animation de cet algorithme est téléchargeable sur http://www.crest.fr/pageperso/charpent/MC-ST-0001.avi 0 10 20 30 40 Le moldèle Stepping stone, Etape 0 0 10 20 30 40 Figure 1: Le modèle stepping stone, k = 2 et n = 40. 0 10

produit et addition de matrices, addition et produit par blocs) Rang d'une matrice Transposition Matrices carrées Matrices inversibles Diagonalisation des matrices Écriture matricielle d’un système linéaire Résolution des systèmes linéaires : algorithme du pivot de Gauss Calcul de l'inverse par l'algorithme du pivot de Gauss- Jordan, déterminant d'une matrice Inversion par blocs d'une matrice 42 Semestre 2 – UE2 : Analyse 2 Informations générales Public : licence MIASHS Volume présentiel

couleurs, et n = 40, puis k = 8 couleurs, et n = 80. On peut montrer qu’il s’agit d’une chaîne de Markov absorbante au sens où des régions absorbantes vont se former, Ce type de modèle apparaît naturellement en génétique1 . 1 Une animation de cet algorithme est téléchargeable sur http://www.crest.fr/pageperso/charpent/MC-ST-0001.avi 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 Le moldèle Stepping stone, Etape 0 0 0 10 20 30 40 10 20 30 40 Figure 1: Le modèle stepping stone

Swap de variance pond´r´ . . . . . . . . . . . . . . . ee 6.3 Options sur variance r´alis´e . . . . . . . . . . . . . e e 6.4 Lien avec les options am´ricaines et le plongement de e A M´thodes num´riques pour la calibration de e e A.1 Algorithmes d’optimisation . . . . . . . . . . A.1.1 Optimisation: rappels th´oriques . . . e A.1.2 Probl`mes d’optimisation en finance . e A.1.3 Minimisation de fonctions convexes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Skorohod mod`les e .

connaissances préalables à l’algorithmique. - Ecrire des algorithmes simples : actions simples et structures alternatives. - Ecrire des algorithmes comportant des traitements itératifs (Boucles). - Maîtriser les types Tableau, Matrice et Chaîne de caractères. - Appliquer les concepts Fonction et Procédure pour écrire des algorithmes. - Comprendre et exécuter trois algorithmes de tri. - Comprendre les Types Enregistrement et Fichier. Mots-Clés Algorithme, Structures de contrôle, Tableau, Matrice, Chaîne

problèmes semblables à ceux présentés en cours et de parcourir les étapes du processus de modélisation (choix des variables, formulation de la fonction-objectif et des contraintes). Il saura comment se résout un modèle linéaire par l'algorithme du simplexe; il saura également interpréter les résultats fournis par un logiciel de programmation linéaire et effectuer une analyse post-optimale de résoudre des modèles simples pour la gestion de projets et le transport. Résoudre des applications de réseaux

Il s'agit d'une authentification au niveau paquet pour assurer la validité des données, de l'identification de leur source ainsi que leur non-répudiation. La plupart des algorithmes utilisés font appel à des signatures numériques qui sont ajoutées aux paquets. La confidentialité des données est, elle aussi, basée sur des algorithmes de cryptographie. La technologie en la matière est suffisamment avancée pour permettre une sécurité quasi parfaite. Le coût matériel des équipements de cryptage et décryptage

s’expriment en relations du premier degré par rapport aux variables (linéaires), on se trouve dans le cas de la programmation lineaire. Il existe de nombreux algorithmes (enchaînement des opérations élémentaires permettant de résoudre un problème donné permettant de résoudre ces programmes sur ordinateur ; en particulier l’algorithme est dit simplexe. La notion essentielle de la programmation linéaire (P.L) est que l’on peut utiliser les ressources de façon plus efficace si l’on modifie la combinaison

192 . 193 . 194 . 194 . 195 . 196 . 197 . 198 . 198 . 198 . 199 . 200 . 201 . 204 . 205 . 207 . 207 . 211 . 211 . 211 . 212 . 213 . 216 217 1 PRÉAMBULE 1 6 Préambule “Qu’ils soient vus commes des méthodes numériques ou de simulations, les algorithmes décrits ici partagent des caractéristiques communes [..]L’objectif à atteindre étant la solution approchée d’un certain problème avec une précision ε fixée, un critère de choix important dans le choix d’une méthode numérique est le temps d’éxécution

retenues ainsi que les prévisions de débit aux différents points de contrôle dans les cours d’eau aval. Il est en outre capable de fournir les coûts associés aux décisions, aux non-décisions et à une erreur de prévision. Cet algorithme a été validé par comparaison avec un algorithme évolutif appelé MOO, développé au LENIEPFL, et offre une performance similaire, tout en nécessitant des temps de calcul largement inférieurs. Les résultats proposés par l’outil d’optimisation sont automatiquement intégrés