Analyse de la complexité des algorithmes

mea surables (∆P (t), Ka (t) et Fa (t)). Dans [2], les auteurs ont montr´ que ∆P (t) et Fa (t) ne peuvent pas ˆtre identifi´s e e e simultan´ment et ils ont choisi de fixer ∆P (t) ` une valeur e a puis d’identifier Ka (t) et Fa (t). Compte tenu de la complexit´ de l’estimation de Ka (t) et Fa (t) et compte tenu e ´galement de la puissance du calculateur de commandes de e vol, nous avons simplifi´ le mod`le en fixant les trois perture e bations ∆P (t), Ka (t) et Fa (t) ` des valeurs fixes nominales a (Ces

.................................................................................28 3.2 Librairie CBC.........................................................................................................................................29 4. Analyse et réalisation............................................................................................................................31 4.1 Solution à mettre en oeuvre.........................................................................

gros corpus, dictionnaires de toute sorte) permettent de développer des méthodes d’étude de la langue qui étaient encore impensables il y a dix ans. En particulier, les méthodes statistiques, qui étaient reléguées à des traitements assez marginaux (analyse de fréquence lexicale dans des études de textes, par exemple), ont pris un nouvel essor. Leur rôle dans l’analyse syntaxique et sémantique des textes occupe une place de plus en plus importante (cf. par exemple, Habert et al. 1997, Habert et al. 1998)

composantes connexes. . . . . . 1 . . . . . . . . 2 7 Quelques algorithmes dans les graphes 7.1 Probl`mes de cheminement. Plus court chemin . . . . . . . . e 7.2 Algorithme de Ford-Bellman . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.1 Principe de l’algorithme . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.2 Complexit´ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 7.2.3 Enonc´ formel de l’algorithme . . . . . . . . . . . . . . e 7.3 Algorithme de Dijkstra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.3.1 Principe

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Qualit´ de Service dans les r´seaux de capteurs sans fil ZigBee e e 3.1 R´seaux de capteurs sans fil industriels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 3.2 Analyse des caract´ristiques principales du standard IEEE 802.15.4 . . . . . . . . e 3.2.1 Description g´n´rale du standard . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e 3.2.1.1 Les dispositifs du r´seau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Méthodologie et applications. N°11019, 2002, 380 pages. A. CORNUÉJOLS, L. MICLET. – Apprentissage artificiel. Concepts et algorithmes. N°11020, 2002, 638 pages. C. GUÉRET, C. PRINS, M. SEVAUX. – Programmation linéaire. 65 problèmes d’optimisation modélisés et résolus avec Visual XPress. N°9202, 2000, 365 pages, avec CD-ROM. CHEZ LE MÊME ÉDITEUR M. GONDRAN, M. MINOUX. – Graphes et algorithmes. N°1571, 1995, 622 pages. A. CARDON. – Conscience artificielle et systèmes adaptatifs. N°9124, 2000, 384 pages. W

an appropriate pedagogical strategy, and as a means of enhancing knowledge management.| DE- Behavioral analysis^Teaching^PerspecTitretreve^InformaTitretreon system^Knowledge^Knowledge base^Constraint theory^Pedagogy^Knowledge management| DE- Analyse comportementale^Enseignement^PerspecTitretreve^Systeme informaTitretreon^Connaissance^Base connaissance^Theorie contrainte^Pedagogie^GesTitretreon connaissance| SC- 001D01A01| CR- Copyright (c) 2001 INIST-CNRS. All rights reserved.|| 3/5/4 FN-

d’exigences • • • • fonctionnelles d’interfaces opérationnelles de qualité Etablir une référence en ce qui concerne la définition du logiciel Conduite de Projet Logiciel Problématique de communication ANALYSER & COMPRENDRE le discours de l’utilisateur REDUIRE LA COMPLEXITE en quantifiant/modélisant/structurant FORMALISER ET COMMUNIQUER clairement EXPRIMER précisément les EXIGENCES Conduite de Projet Logiciel La spécification: Questions posées A QUEL USAGE EST DESTINE LE LOGICIEL

publi´ee dans leur article [1]. Il s’agit essentiellement de r´esoudre un grand syst`eme d’´equations lin´eaires et fort heureusement l’algorithme it´eratif qui en d´ecoule est aussi simple que puissant. On s’int´eresse ici de plus pr`es a` cet algorithme, a` la fois simple et ing´enieux. En conjonction avec une habile strat´egie d’entreprise, on pourrait dire que Google gagne des milliards de dollars avec l’alg`ebre lin´eaire ! Ajoutons que Google a eu la chance de naˆıtre dans une situation favorable

faudra que l´entrepreneur définisse comme pour toute société sa cible marketing, ses forces et faiblesses, son budget initial, son plan de communication, qu´il mène une analyse très fine de la concurrence... Ce point, qui peut paraitre triviale, est la seule manière d´éviter d´avoir un site vide de contenue. Une fois l´analyse réalisé en terme marketing, financier, logistique, commercial, et une fois le site web établit en fonction de tous ces paramètres, il faut alors référencer le site sur internet