Approximation

échelle de pKa Déf. pH et échelle de pH Relation de Henderson-Hasselbalch Domaines de prédominance Calcul de pH dans les cas suivants: • • acide ou base faible ou fort(e) : Formules et approximations (vérification des mélange d’espèces acido-basiques : savoir écrire une réaction entre un acide et approximations obligatoire !) une base, savoir prévoir si on peut la considérer comme totale, en déduire le bilan de matière qui permet de se ramener à un calcul simple pour le pH • Acides aminés et peptides

......................................................... 4 III.2 PHASES DE FONCTIONNEMENT...................................................................................................................... 5 IV LE CONVERTISSEUR PAR PESÉES (APPROXIMATIONS) SUCCESSIVES ..................................... 5 C’EST UNE VIEILLE APPROCHE QUI EST EN PHASE D’ÊTRE REMPLACÉE PAR LES CONVERTISSEUR PIPELINE.......... 5 IV.1 PRINCIPE .......................................................................

Optique : étude de la lumière Dans ce module, on s’intéresse à l’optique géométrique qui nécessite une approximation : elle consiste à étudier la propagation de la lumière dans les milieux : Homogène (même propriété en tout point du milieu), Isotrope (même propriété dans toutes les directions) et Transparents (pas d’absorption de la lumière) : soit des milieux HIT. La lumière se propage de manière rectiligne dans les milieux HIT, s’il n’y a pas diffraction. La vitesse de propagation de la lumière

sondage), (cf taux de sondage = n/N).· Ainsi, un échantillon de 1 000 Français (sur 67,39 millions de Français ) fournira des estimations aussi précises qu’un échantillon de 1 000 Belges ( sur 11,56 millions de belges) c) Approximation : - L’erreur d’estimation ou d’échantillonnage i· Lorsqu’on interroge un échantillon , On obtient une estimation car il existe un risque d’erreur lié à l’échantillonnage (e) · Le risque

DNS The Direct Numerical Simulation is a method of simulation in Computational Fluid Dynamics that permits to solve directly the Navier-Stokes equations without using any modeling, averaging or approximation other than the numerical discretizations performed on these equations. Consequently, with this method, every instantaneous quantities of the flow have to be known and then, all of the fluid motions contained in the flow are considered to be resolved. Since the Direct Numerical Solution requires

acot, coth, acoth sec, asec, sech, asech 1./cos(z), acos(1./z), 1./cosh(z), acosh(1./z) csc, acsc, csch, acsch 1./sin(z), asin(1./z), 1./sinh(z), asinh(1./z) Fonctions prédéfinies bessel fonction de Bessel beta rat rats erf fonction beta approximation par un rationnel format de sortie pour rat fonction erreur erf gamma fonction gamma erfinv inverse de erf ellipke intégrale elliptique complète ellipj log2 pow2 inv lu rref chol qr nnls lscov null orth eig hess schur fonction elliptique de

. . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.1 Moyenne géométrique . . . . . . . . . 2.2.2 Application au calcul de taux moyens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 3 3 4 4 5 3 Indices de base 100 4 Approximations de taux faibles 5 6 1 1 Évolutions Si une quantité évolue à partir d'une valeur y1 de départ d'un taux t (augmentation si t > 0, diminution si t < 0), alors la valeur nale y2 est : y2 = (1 + t)y1 1 + t est appelé le baisse.

et sujet à des conditions au contour bien déterminées. Néanmoins, pour des petites vibrations et en présence d’un éventuel faible amortissement, le mouvement global peut être décomposé en la somme de modes propres, chacun se comportant en bonne approximation comme un oscillateur harmonique simple. Nous allons ici étudier les fréquences des premiers modes propres d’un levier oscillant. Comprendre leur dépendance de la géométrie de la poutre et de la nature du matériau. Approche théorique Analyser les

coordonnées du barycentre sont alors: Xg= ∑Qixi/ ∑Qi et Gg= ∑Qiyi/ ∑Qi Cependant, ces coordonnées sont basées sur un calcul de distance à « vol d’oiseau » ne tenant pas compte du relief ou autre contrainte. La méthode fournit quand même une bonne approximation de la localisation optimale du dépôt. 30 Localisation d’un entrepôt Méthode du barycentre Synthèse Ce résultat représente l’implantation optimale du dépôt unique livrant plusieurs clients tenant compte des coûts de livraison mais pas du coût

6 2.3.2. Espérance et variance………………………………………………………..…8 2.3.3. Symétrie et récurrence de la loi binomiale……………………..8 2.3.4. Stabilité de la loi binomiale…………………………………………………9 2.4. Loi de Poisson………………………………………………………………………………………..9 2.4.1. Approximation d’une loi binomiale………………………………………9 2.4.2. Loi de Poisson……………………………………………………………………....10 2.4.3. Espérance et variance…………………………………………………………11 2.4.4. Stabilité de la loi de Poisson……………………………………………..12 2.5. Loi binomiale négative……………………………………………………………………