Analyse Numérique L2

tableau de données ou une formule : – identifier la variable et, éventuellement, l’ensemble de définition ; – déterminer l’image d’un nombre ; – rechercher des antécédents d’un nombre. Les fonctions abordées sont généralement des fonctions numériques d’une variable réelle pour lesquelles l’ensemble de définition est donné. Quelques exemples de fonctions définies sur un ensemble fini ou sur ‫ ,ގ‬voire de fonctions de deux variables (aire en fonction des dimensions) sont à donner. Étude qualitative

I.1.5. Le principe de l’offre de services . . I.1.6. La qualité du service . . I.2. Les bibliothèques universitaires face au numérique . . I.2.1. Repères historiques . . I.2.2. Quels changements apportés par le numérique ? Évolution des activités .. I.2.3. Quels changements apportés par le numérique ? Du côté du public . . I.2.4. Quels changements apportés par le numérique ? Nouveau paradigme .. I.3. L’approche marketing en milieu universitaire . . I.3.1. Qu’est-ce que le marketing ? . . I.3.2. Élaborer

049994 7 i i “doc” — 2006/8/9 — 11:52 — page III — #1 i i TABLE DES MATIÈRES Principales notations XI A Statistique descriptive 1 • Représentation graphique et numérique des données 1.1 1.2 1.3 Généralités et principales définitions Séries numériques à une dimension Séries numériques à deux dimensions 3 3 7 26 c Dunod – La photocopie non autorisée est un délit B Calcul des probabilités 2 • Le modèle probabiliste 2.1 2.2 2.3 2.4 Introduction Les

Université de Strasbourg Licence MPA, L2–S4 Électromagnétisme Année 2013–2014 TD 0 Analyse vectorielle — Rappels et compléments Les exercices suivants ont pour but de vous rappeler et de mieux vous familiariser aux techniques de calcul vectoriel qui seront utilisées tout au long du cours. Les exercices ne seront pas discutés en cours, mais un corrigé sera mis à votre disposition en ligne. (http://www-ipcms.u-strasbg.fr/spip.php?article2706). Il est fortement recommandé de lire (au

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 4 4 5 6 7 7 7 9 10 12 14 2 Types numériques, comparaisons, intervalles 2.1 Quelques types (classes) de base . . . . . . . 2.2 Opérations entre types numériques . . . . . . 2.3 Les opérateurs avec assignation . . . . . . . . 2.4 Les fonctions mathématiques du module math 2.5 Le module cmath . . . . . . . . . . . . . . . . 2.6 Arithmétique des

de l'édifice théorique en la matière construit en grande partie par F. Kydland et E. Prescott, R.Barro et D.Gordon, J.Taylor, L.Svensson, L.Ball et N.Sheridan, M.Woodford et B.Bernanke, F.Mishkin et autres. Le dernier axe consiste à évaluer et analyser l’efficience des politiques monétaires sous le régime de ciblage d’inflation. En s’inspirant des travaux de Cecchetti & Krause (2002), Flores-Lagunes & Krause (2006) et Mishkin & Schmidt Hebbel (2006), nous estimons la frontière d’efficience :

(Propositions I et II, Corollaires 1 et 2, Lemme 1, Corollaires 3, 4, 5 et 6). Dans une deuxième partie, De Moivre étendra ses résultats au cas général (a+b)n (Lemmes 2 et 3, Corollaires 8, 9 et 10). Dans une conclusion (Remarques I et II) De Moivre analyse la portée des résultats obtenus. Remarquons qu'il n'y a pas de Corollaire 7. De Moivre rappelle d'abord des propriétés publiées par lui-même douze ans auparavant, et qu'il donne donc sans démonstration11. Le premier résultat consiste en l'évaluation

Schéma fonctionnel Pour contrôler un procédé, un travail d’analyse est indispensable pour recenser les grandeurs physiques à maîtriser, et celles ayant une influence sur le procédé. Un schéma fonctionnel est une représentation de la synthèse de cette analyse décrivant les fonctions entre ces grandeurs physiques, sans aucune notion de matériel. • Terminologie employée Grandeur réglée : grandeur à maîtriser. Grandeur incidente : grandeur ayant une influence sur la grandeur réglée. Grandeur réglante : grandeur

Approche pragmatique de la classification J.P. NAKACHE, J. CONFAIS .. Data rnining et statistique décisionnelle s. .. TUFFÉRY Statistique explicative appliquée J.P. NAKACHE, J. CONFAIS • Les techniques de sondage, nOliveHe édition P. ARDIllY .. Analyse statistique des données spatiales J.-J. DROESBEIŒ, M. lEJEUNE~ d:sAPoRTX;Eds. .. Modèles statistiques pour données qualitatives J .-1. DROESBEKE, M. LEJEUNE, G. SAPORTA, • Plans d'expériences. Applications à l'entreprise J.-J. DROESBEKE, J. FINE

____________________________________________________________ __37 PRESENTATION ____________________________________________________________ ________________37 FAMILLE DE FONCTION EF ____________________________________________________________ ________38 Conversions numériques ____________________________________________________________ _____38 Chaînes de caractères ____________________________________________________________ _______38 Dates et durées ____________________________________________________________