Espace homogène

de mobilier urbain ? Certaines définitions désignent le mobilier urbain comme les objets posés par la collectivité sur l’espace public. Elles excluent alors tout objet posé par les privés (terrasses de café, affichage, objets techniques…) sur des espaces pourtant publics. Certaines définition, comme celle donnée par la ville de Paris pour définir son mobilier urbain, sont restrictives pour des raisons d’organisation des services. Certaines définitions vont même jusqu’à définir le mobilier urbain comme

Mathématiques Sup et Spé : [http://mpsiddl.free.fr] dD Enoncés 1 Déterminants Applications multilinéaires Exercice 1 [ 01410 ] [correction] Soient F et G deux sous-espaces vectoriels supplémentaires d’un K-espace vectoriel E. Soient f une forme linéaire sur E, p la projection vectorielle sur F parallèlement à G et q = Id − p sa projection complémentaire. Montrer que l’application ϕ : E × E → K définie par ϕ(x, y) = f (p(x))f (q(y)) − f (p(y))f (q(x)) est une forme bilinéaire alternée sur

bio. Elle dispose pour cela de conditions naturelles favorables, sous la forme de grands espaces verts qui ceinturent la ville :  -Citons les Rives de Lez, les bois de la Mogère de Rieu Coulon, Bonnier de la Mosson… La spécificité hydrographique (La Mosson à l’ouest et le Lez a l‘Est) permet au paysage de rester vert pratiquement tout le long de l’année. Plus précisément centrons nous sur un espace vert classé monument historique: Le Jardins des plantes. Il a été crée par Henri IV en 1593

156 165 173 175 175 182 186 189 197 197 200 206 208 5 Espaces vectoriels applications linéaires 1. Espaces vectoriels, sous-espaces vectoriels 2. Applications linéaires 3. Espace vectoriel L (E,F), algèbre L (E) 4. Noyau et image d’une application linéaire 5. Deux applications 6 Diagonalisation 1. Théorie du changement de base 2. Diagonalisation 3. Autres réductions — Applications Probabilités 7 Probabilité sur un ensemble fini 1. Espaces probabilisés finis 2. Variables aléatoires sur un ensemble

PARTIE 2 : L’HOMME ET LES ESPACES URBANISES L’urbanisation du monde est le résultat d’une histoire plurimillénaire mais elle a connu une brutale accélération depuis la Seconde Guerre mondiale. 30 % de la population mondiale, soit 750 millions de personnes, vivaient en ville en 1950 ; elles sont plus de 2,5 milliards en 2000, ce qui équivaut à 47 % de la population du globe, et la croissance urbaine se poursuit à un rythme soutenu qui ajoute quelque 100 millions de nouveaux citadins chaque année

. . . . 2.2.2 Aire de révolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Équations différentielles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 Équations à variables séparées . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.2 Équations homogènes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.3 Équations linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4 Équations différentielles du second ordre . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.1 Avec second membre . . . . . . . . . . . . . . .

. . . 2.2.2 Aire de révolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Équations différentielles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 Équations à variables séparées . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.2 Équations homogènes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.3 Équations linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4 Équations différentielles du second ordre . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.1 Avec second membre . . . . . . . . . . . . . .

FICHE DE LECTURE RASSE Paul (dir.), Le théâtre dans l’espace public. Avignon Off, Aix-en-Provence, Edisud, 2003,224p. INTRODUCTION : ESPACE PUBLIC ET NOUVELLES RELATIONS ESTHÉTIQUES. Paul Rasse. 8. Rasse. Objectif : Montrer que le festival Avignon Off est une expérience esthétique originale et significative des nouvelles aspirations du public. Off, 1er. fest. de théâtre du monde, par le nombre et la diversité des spectateurs. Surtout parce que le public construit des rapports avec la

JORDAN 1.1 POLYNOMES D’ ENDOMORPHISMES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Résultats de base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2 Polynôme minimal d’ endomorphisme . . . . . . . . . . . . . . . . . un 1.1.3 Sous espace caractéristique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.4 Etude de eA ; eu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 REDUCTION DE JORDAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Surdiagonale

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 9 10 10 11 11 12 13 Algèbre linéaire élémentaire 3.1 Propriétés des espaces vectoriels 3.2 Applications linéaires . . . . . . . 3.3 Algèbre matriciel . . . . . . . . . . 3.4 Déterminants . . . . . . . . . . . . 3.5 Dualité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .