Complexité en moyenne des algorithmes

croisé nos chemins, que ce soit à la FST ou n’importe où dans ce petit monde. Réalisé par : Said Marwa & Farah Loua 2011/2012 INTRODUCTION GENERALE De nos jours, on parle de plus en plus de l'insécurité dans divers secteurs ainsi que des moyens informatiques à mettre en œuvre pour contrer cette tendance : le contrôle d'accès aux ordinateurs, l’e-commerce, les opérations bancaires basées sur l’identification du demandeur, etc. Il existe traditionnellement deux manières d’identifier un

Avec Von Neumann, les instructions (donc le programme à exécuter) et les données manipulées sont stockées au même endroit, en autorisant un très haut niveau de paramétrage via les programmes. Une grande partie de la variabilité (et rapidement de la complexité) s’est retrouvée dans leur élaboration. Le génie logiciel est la discipline de création des programmes informatiques. Elle a été crée en 1968, année où a été constatée ‘la crise du logiciel’. A cette époque, les logiciels ont réellement commencé

DE TAILLE MOYENNE » Contexte et enjeux généraux 1. Présentation des bâtiments tertiaires de taille moyenne Surfaces Le secteur tertiaire comprend de très nombreux bâtiments qui sont suffisamment vastes ou complexes pour que l’exploitation technique y soit une activité identifiée, mais qui ne le sont pas assez pour que cela demande un service complet, organisé et structuré (avec responsable, secrétaires, adjoints, etc.). Il est difficile de préciser des seuils de surface, la complexité technique

été proposées. Dans ce chapitre, nous passons en revue des techniques existantes. 1 Processus de reconnaissance des visages Tout processus automatique de reconnaissance de visages doit prendre en compte plusieurs facteurs qui contribuent à la complexité de sa tâche, car le visage est une entité dynamique qui change constamment sous l’influence de plusieurs facteurs. La Figure 1 illustre la démarche générale adoptée pour réaliser de tels systèmes. Figure 1 : Schéma général d’un système de reconnaissance

M´ thodes directes de r´ solution des syst` mes lin´ aires : e e e e m´ thode d’´ limination de Gauss et de d´ composition LU. e e e O Complexit´ algorithmique : algorithme de Strassen. e O M´ thodes it´ ratives de r´ solution des syst` mes lin´ aires : m´ thode de Gausse e e e e e Seidel, m´ thode de relaxation, m´ thode du gradient conjugu´ . e e e O Algorithmes de minimisation sous contraintes dans Rn : conditions de KuhnTucker. ´ ´e O Approximation des equations aux d´ riv´ es partielles : el´

Médicaux Habitus Questions Les antécédents médicaux du patient ont-ils influencé le cours de l'événement ? 1,2 Etat de santé (pathologies, co-morbidités) Exemples Complexité, gravité Personnes vulnérables: personnes âgées, enfants, personnes handicapées… Questions Est-ce que l'âge du patient, la gravité de son état ou la complexité de son cas ont pu contribuer à la survenue de cet événement ? Quel était le pronostic vital ou fonctionnel du patient au moment de l’acte ? 1,3 Traitements

..…….3 1.4.1. La direction générale……………………………………………………5 1.4.2. Les directions fonctionnelles……………………………………………5 1.4.3. Les activités opérationnelles…………………………………………….5 1.5. Les moyens de NAFTAL………………………………………………………….5 1.5.1. Moyens humains……………………...…………………………………5 1.5.2 Moyens financiers………………………………………………………6 1.5.3 Moyens matériels……………………………………………………….6 1.6. Présentation de l’organisme d’accueil………………………………...…………..7 1.6.1. Directions centrales des systèmes d’information…………..…………7 1.6.2. Département

................... 11 Les algorithmes : ................................ ............................................................................................................................... 12 ............................... Les réseaux neuronaux : ................................ ................................................................................................ .................................................... 13 Le pathfinding (algorithme) : .......................

MP A R Munich Personal RePEc Archive Les algorithmes de la mod´lisation : une e analyse critique pour la mod´lisation e ´conomique e Buda, Rodolphe GAMA-MODEM, Universit´ de Paris 10 e July 2001 Online at http://mpra.ub.uni-muenchen.de/3926/ MPRA Paper No. 3926, posted 07. November 2007 / 03:33 LES ALGORITHMES DE LA MODÉLISATION UNE PRÉSENTATION CRITIQUE POUR LA MODÉLISATION ÉCONOMIQUE Rodolphe BUDA GAMA-MODEM, Université de Paris X-Nanterre DOCUMENT DE RECHERCHE -

p17 p18 p19 p19 p20 p23 p24 p26 p28 p29 p32 p32 p33 p35 p38 p40 ´ 3.2 Etude de la file M/G/1 3.2.1 Introduction 3.2.2 Analyse du r´gime permanent : m´thode de la chaˆ de Markov incluse e e ıne 3.2.3 Mise en oeuvre de l’analyse de la valeur moyenne 3.3 La file G/M/1 3.4 Extension ` la file G/G/1 a ´ ` Chapitre 4 : RESEAUX DE FILES D’ATTENTE A FORME PRODUIT 4.1 Cas g´n´ral d’un cas monoclasse e e 4.1.1 Notations g´n´rales e e ´ 4.1.2 Equation des flux ´ 4.1.3 Equations d’´quilibre dans le cas Markovien