Complexité en moyenne des algorithmes

principes de e e e l’algorithme de recuit simul´ . La troisi` me partie s’ine e teressera a l’application de cette m´ thode de recherche ` e locale au TED. Enfin, la derni` re partie pr´ sentera les e e 2 1 L’augmentation de la taille et de la complexit´ des e syst` mes el´ ctroniques actuelles a n´ cessit´ de relever e ´e e e peu a peu les niveaux d’abstractions des langages de ` sp´ cifications. Il y a pr` s de 20 ans sont apparus des noue e veaux langages de description a hauts niveaux tels que

Exercices 218 Corrigés 219 11.2 Sous-procédures 221 11.2.1 Généralités 221 11.2.2 Le problème des arguments 222 11.2.3 Comment ça marche tout ça ? 223 11.3 Variables publiques et privées 227 6 11.4 Peut-on tout faire ? 228 11.5 Algorithmes fonctionnels 229 Corrigés 236 12. Notions Complémentaires 242 12.1 Programmation structurée 242 12.2 Interprétation et compilation 244 12.3 La programmation récursive 245 Liens 248 7 Préambule : Le Codage « L’information n’est pas

électriques). Ceci permet le remplacement des équations aux dérivées partielles (équations de Maxwell) par des équations différentielles (équations de Kirchhoff). L'étude se trouve ainsi sensiblement simplifié et elle peut être réalisée facilement par des moyens accessibles. Le premier pas dans l'étude d'un système électromagnétique réel par la théorie des circuits électriques consiste dans le remplacement de certaines parties du système par des circuits électriques équivalents. Ainsi, un transistor,

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

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 5.2.1 Collecteurs vectoriels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 5.2.2 Collecteurs matriciels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 5.2.3 Fonctions de plusieurs moyennes . . . . . . . . . . . . . . . . 114 Gestion des expérimentations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 5.3.1 Simulation sur horizon fini . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 5.3.2 Simulation sur horizon infini . .

communications de Tunis pour leur encadrement, leur disponibilité et sympathie, pour les conseils qu’ils m’ont prodigués et pour leur soutien moral. Tous mes enseignants qui ont contribué à ma formation ainsi qu’aux responsables de SUP’COM et de CERT pour les moyens qu’ils m’ont offert afin de mener à terme ce travail. Mes vifs remerciements s’adressent aussi à tous ceux qui m’ont encouragé de près ou de loin tout au long de ce travail. ii Résumé Le modèle à Différenciation de Services (DiffServ) ajoute

pratiques et récuse de fait tout effort de rénovation ( BEPC, Bac , examens universitaires….) L’autonomie n’est n i un don, ni une qualité à laquelle il suffirait d’exhorter les sujets : elle se construit progressivement quand chacun d’eux ajuste ses moyens à ses fins, identifie ses savoirs et ses savoir faire, les mobilise à bon escient et évalue les résultats obtenus. Dans cette démarche, la responsabilité du sujet et de l’éducateur se stimulent réciproquement , dans un solidarité exigeante où chacun

les données de valeur parmi d’immenses sources d’informations complexes, et ce sans avoir à faire appel aux humains. Entièrement dirigé par les données, le Machine Learning convient donc parfai- tement à la complexité du Big Data, dont il est réellement indissociable. Pour résumer, les algorithmes de Machine Learning apprennent de manière autonome à effectuer une tâche ou à réaliser des prédictions à partir de données et améliorent leurs performances au fil du temps. Une fois entraîné, l’algorithme

time-to-market  Réduire le coût de production  Faible consommation de puissance  Taille réduite du système  Fiabilité R. EL ALAMI 6 1. Introduction 1.3. Introduction à la modélisation hardware   Un HDL, qu’est ce que c'est ?  moyen de décrire un système matériel : Qu’est qu’un système matériel ?  en général, il s’agit d’un schéma mettant en œuvre :  un certain nombre de composants  des connexions entre composants R. EL ALAMI 7 1. Introduction 1.3. Introduction à la modélisation

s’appuie sur une fonction plus ou moins complexe qui combine les variables ; L’analyse logique où la décomposition du problème en sous-ensembles successifs permet de construire un raisonnement structuré ; Les techniques de projection où la complexité initiale du problème est réduite grâce à la mise en évidence des facteurs principaux d’explication Quelque soit la précision du modèle, sa précision devra être vérifié par une évaluation. 7-.L’évaluation du résultat L’évaluation du résultat permet