Dm Fonction Exponentielle

Liban 06/2008, 4 points 1. 25. Loterie+binomiale, Polynésie 2007 1. 26. Lancer dés+binomiale, Am. du Nord 2005 1. 27. Tirages simult.+VA+binomiale, France 2005 1. 28. Urnes et dés, Pondichery 2004 1. 29. Entropie, France 2004 1. 30. Loi exponentielle, France 2004 1. 31. Boules, Amérique du sud 2004 1. 32. Club photo 1. 33. Cartes 1. 34. Boules et urnes 1 3 3 3 4 4 4 5 5 6 6 6 7 7 7 8 8 9 10 11 12 13 13 14 16 17 18 20 21 23 24 25 26 27 1. 35. 1. 36

e 1 Introduction 2 Concepts de l’inf´rence statistique e 2.1 Le mod`le statistique . . . . . . . . . . . . e 2.2 Mod`le param´trique ou non param´trique e e e 2.3 Fonction de vraisemblance . . . . . . . . . 2.4 Statistiques . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 Exhaustivit´ . . . . . . . . . . . . . . . . . e 2.6 La famille exponentielle . . . . . . . . . . 7 9 9 10 11 13 14 18 23 23 23 27 28 29 30 32 33 37 37 37 41 41 44 44 44 46 49 49 49 50 55 56 . . . . . . . . . . . . . . . . . .

expérimental26 b) Résultats de l’expérience26 2) Application des résultats obtenus pour déterminer les proportions en éthanol et méthanol dans les alcools commercialisés a) Courbe représentant h en fonction du pourcentage volumique d’éthanol 27 b) Courbe représentant la densité de la solution en fonction de h 28 3) Notre densimètre est-il approprié aux paramètres étudiés? 29 CONCLUSION30 | INTRODUCTION | | | Depuis les débuts de l’Histoire humaine (vers l’époque des Egyptiens

. . . 3 Fonctions continues 3.1 3.2 3.3 17 31 D´efinitions et notions de base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.1.1 Sous–ensembles de IR et de C et fonctions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.1.2 Continuit´e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 Propri´et´es de fonctions continues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.2.1 Fonctions continues r´eelles

Les différents types de données ........................................................................................ 7 Le processus de Fouille de Données ................................................................................. 9 CRISP-DM, le Cross Industry Standard Process for Data mining .................................................10 1.6. Les Tâches de Fouille de Données .................................................................................. 12 1.6.1 1.6.2 1.6

séries de Fourier), les équas diffs, etc. Je ne peux pas le faire à votre place ! Le cours de Maths I peut aider, bien sûr, mais il est indispensable de ne pas nécessairement attendre de revoir cela en cours de maths. 1.2 1.2.1 Probabilité ; Fonction d’onde ; équation de Schrödinger Description probabiliste et densité de probabilité En fait, toute la physique est une description probabiliste : un résultat de mesure est donné par un nombre et son incertitude, et on peut même dire que l’on

thermodynamiques telle que la température. Les variations de l’indice optique sont en général très faibles et nous considérerons la plupart du temps l’indice optique comme une constante caractéristique du milieu. La dépendance de l’indice optique en fonction de la longueur d’onde est pourtant essentielle pour comprendre la dispersion de la lumière blanche observée dans un prisme ou dans une gouttelette d’eau : ce dernier exemple étant responsable de la formation des arcs-en-ciel. La variation de l’indice

où z A désigne le conjugué de z A . On note enfin B image du point A1 par la rotation r et z B l’affixe du point 8. 1. a. Écrire le nombre complexe z A sous forme exponentielle, puis placer les points A et A1 , dans le repère. On prendra 2 cm comme unité graphique. 2iπ b. Vérifier que z B = 2e− 3 sous forme exponentielle, puis écrire le nombre complexe z B sous forme algébrique. Placer alors le point B dans le même repère. π − → → − − → , et la droite ∆ 2. On considère le vecteur

31 31 31 31 32 32 32 32 33 33 34 34 34 36 37 37 38 39 40 40 41 41 nombres complexes D´finitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e Rappels de trigonom´trie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e Exponentielle imaginaire et applications en trigonom´trie . . . . . . . e Racines d’un nombre complexe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.1 Extraction de racine carr´e par r´solution alg´brique (` ´viter) e e e ae 2.4.2 Extraction de racine carr´e

. . . . . . . . 7 7 8 10 15 16 16 17 18 nombres complexes D´finitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e Rappels de trigonom´trie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e Exponentielle imaginaire et applications en trigonom´trie . . . . . . . e Racines d’un nombre complexe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.1 Extraction de racine carr´e par r´solution alg´brique (` ´viter) e e e ae 2.4.2 Extraction de racine