Analyse vectorielle

un gaz et une paroi.................................................................................... 75 TRANSFERT DE CHALEUR PAR CONVECTION .................................................................................. 77 RAPPELS SUR L’ ANALYSE DIMENSIONNELLE ................................................................................................... 77 5.1.1 Dimensions fondamentales .............................................................................................

une paroi.................................................................................... 75 5 5.1 TRANSFERT DE CHALEUR PAR CONVECTION .................................................................................. 77 RAPPELS SUR L’ ANALYSE DIMENSIONNELLE ................................................................................................... 77 5.1.1 Dimensions fondamentales ..............................................................................................

17: Modèle de Nelson & Siegel, effet pente (β1 ) à gauche et effet courbure (β2 ) à droite. • β0 est un facteur de niveau, • β1 est un facteur de rotation, • β2 est un facteur de courbure, • et τ un paramètre d’échelle fixe au cours du temps, Une analyse des données est également possible, à partir de T observations sur K taux zéro-coupons, Xt,k . On note X la matrice (Xt,k ). On écrit alors I Xt,k = si,k · Ft,i + εt,k , i=1 où si,k est la sensibilité de la kème variable au ième facteur, et Ft

Analyse Complexe, de Fourier, Hilbertienne Cours de DEA, 1er semestre 2003-04 Jean-François Burnol version du 23 juin 2004 1. Résumé du cours. Mots-clés : Espaces de Hardy, factorisation, théorèmes de Beurling. Théorèmes de Wiener et de Paley-Wiener. Théorèmes de Beurling-Lax. Fonctions de Nevanlinna. Théorème de Kre˘ ın. 2. Énoncé et corrigé du devoir à la maison. 3. Énoncé et corrigé de l’examen. 4. Énoncé de l’examen de rattrapage. Ce résumé suit de très près le déroulement réel du cours, d’octobre

. . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Dépendance et indépendance . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Méthode du pivot de Gauss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 Ecriture vectorielle et matricielle des systèmes linéaires 1.3.2 Elimination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.3 Un système 3 × 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.4 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Colinéarité de deux vecteurs I) Propriété caractéristique de colinéarité de deux vecteurs : 1) Définition Deux vecteurs non nuls, et sont colinéaires si, et seulement si, il existe un nombre réel non nul tel que = . Exemple : = et . sont colinéaires Remarque : • Deux vecteurs non nuls sont colinéaires si, et seulement si, ils ont la même direction. • Le vecteur nul 0 est colinéaire à tous les vecteurs. Exemples : a) ( 2 ; – 3 ) et donc b) ( donc c) ( 10

E un R-espace vectoriel de dimension 3 et B = (e1 , e2 , e3 ) une base de E. On consid`re f l’application lin´aire de E vers E telle que : e e f (e1 ) = e1 + e2 + e3 , f (e2 ) = 2e1 − e2 + 2e3 , f (e3 ) = 4e1 + e2 + 4e3 1) Quelle est la matrice A de f dans la base B ? Si u ∈ E a pour coordonn´es (x1 , x2 , x3 ) dans e la base B, quelles sont les coordonn´es de f (u) dans la base B ? e 2) Calculer f (e1 + 2e2 ). 3) D´terminer le noyau et l’image de f . e 4) Ces sous-espaces vectoriels de E sont-ils

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Les méthodes Les logiciels Plan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 2 3 4 6 7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Analyses Factorielles 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.1 2.1.2 2.1.3 2.2 2.3 Les objectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Domaines d'application . . . . . . . . . .

conséquent, l’expression de a peut s’écrire : n ÅÅÅÅ ⁄i=1 Hxi - x n Multipliant (4) par êê et retranchant de (3), il vient : x x y x ⁄n Hx - êêL @Hy - êêL - aHx - êêLD = 0 d’où l’on déduit la valeur de a : êê y ⁄n Hx -x L Hy -êêL ⁄i=1 i (5) 1.3. Analyse de la variance Rapportant l’observation yi à la moyenne êê des observations, on peut écrire : y Hyi - êêL = a Hxi - êêL + ei y x Dans cette expression, la quantité a Hxi - êêL représente ce qui est « expliqué » par X , et la x quantité ei est une

Résumé de l’article « proposition pour une méthode d’analyse du discours télévisuel » de Marlène Coulomb-Gully. Grands courants théoriques pour une analyse du discours télévisuel : le structuralisme et le pragmatisme Le structuralisme Le structuralisme naît dans les années 70 avec les premiers travaux sur le cinéma d’André Bazin. Le modèle linguistique y est dominant, c'est-à-dire que le discours est étudié indépendamment de son contexte. Avec cette approche, la télévision présente peu d’intérêt