Fonction linéaire

affines - - - - - - - - - - - - - - Definition d'une application affine : partie lineaire notee $\vec{f}$. - Remarques 1) $\vec{f(P)f(Q)} = \vec{f}(\vec{PQ}) 2) Soient $P$ un point de $\mathcal{E}$, $Q$ un point de $\mathcal{F}$ et $\phi$ une application lineaire de $E$ and $F$. Alors il existe une unique application lineaire $f$ de $\mathcal{E}$ dans $\mathcal{F}$ telle que a) f(P)=Q et b) la partie lineaire de $f$ soit $\phi$. On a f(R) = Q + \phi(\vec{PR}). - Exemples: applications

JC 3 écritures :  Hiéroglyphique (25 000 signes)  Linéaire A et B Le linéaire A est le plus ancien et le plus complexe. Pas mal de dessins. Evolution vers le syllabique. Le linéaire B est moins complexe et tend vers le syllabique, avec tableau d’éq. On a 5000 tablettes de linéaires, récupérées dans les incendies. En 1952, Ventris et Chadwick déchiffrent le linéaire B. H. LaMarle a déchiffré le linéaire A en 2003. Linéaire A  Linéaire B (minoen) (mycénien) -1700 -1400

10. ALGÈBRE LINÉAIRE : MATRICES COURS MPSI R. FERREOL 11/12 B) MATRICES E,F et G désignent toujours des K-espaces vectoriels. RAPPELS : une matrice A à n lignes et p colonnes (ou de format (n, p)) à coefficients dans K est une application de [|1, n|] × [|1, p|] dans K ; pour (i, j) ∈ [|1, n|] × [|1, p|] , A (i, j) est souvent noté de façon indicielle aij , de sorte que A est notée (aij )1 i n ; 1 j p j     a11 a12 a1p a1j  a21 a22   a2p  ... = i   on la représente aussi par le tableau

larbirim@gmail.com Année universitaire : 2009 - 2010 Plan du cours  Introduction  Partie    à la recherche opérationnelle 1 : Programmation Linéaire Chapitre 1 : Introduction à la programmation linéaire Chapitre 2 : Résolution d’un programme linéaire : méthode de simplexe Chapitre 3 : Dualité et analyse de sensibilité dans la programmation linéaire Plan du cours  Partie    2 : Graphes Chapitre 1 : Notions fondamentales sur les graphes Chapitre 2 : Problème du plus court chemin Chapitre

UAGES DE POINTS . Alexandre Popier Université du Maine, Le Mans Octobre 2010 A. Popier (Le Mans) Licence SPI. Octobre 2010 1 / 16 P LAN DU COURS 1 R ELATION LINÉAIRE 2 D ROITE DE RÉGRESSION A. Popier (Le Mans) Licence SPI. Octobre 2010 2 / 16 P LAN 1 R ELATION LINÉAIRE 2 D ROITE DE RÉGRESSION A. Popier (Le Mans) Licence SPI. Octobre 2010 3 / 16 E XEMPLE : LIEN POIDS - TAILLE . Échantillon : médaillés (or) masculins à Sydney

LOI DE COMPOSITION PROPRIETES USUELLES DES LOIS DE COMPOSITION STRUCTURE D’ESPACE VECTORIEL REEL HOMOMORPHISME D’ESPACES VECTORIELS MATRICE ASSOCIE CANONIQUEMENT A UN SYSTEME DE VECTEURS COMBINAISON LINEAIRE DE VECTEURS D’UN ESPACE VECTORIEL SYSTEME GENERATEUR OU FAMILLE GENERATRICE DEPENDANCE LINEAIRE ORDRE ET RANG D’UN SYSTEME DE VECTEURS BASE D’UN ESPACE VECTORIEL CALCUL PRATIQUE 14 15 16 18 20 20 21 ESPACE VECTORIEL DE DIMENSION FINIE ........................................................

Université Ibn Zohr Faculté des Sciences Juridiques Économiques et Sociales Dirig´ es Travaux Programmation Linéaire Mohamed HACHIMI FILIÈRE SCIENCES ÉCONOMIQUES ET GESTION TROISIÈME ANNEE EG Semestre 5 ZZZIVMHVDJDGLULQIR 2010 Faculté des Sciences Juridiques Économiques et Sociales Modélisation 1 Mettre sous forme de programmes linéaires, sans les résoudre, les exercices suivants : Exercice 1.1 Un atelier fabrique des tables et des bureaux. Chaque table

Membres du juré : SOMMAIRE Dédicace CHAPITRE I  INTRODUCTION:………………….…………………..………..…….page04 -modélisation :………………………………………..……………………………………………….05 1- code linéaire :…………………………………………………..…………………………………07 2-code systématique :………………. ……………………………………………………………07 3-code en bloc : ……………………………………………………………………………………..09 4-code cyclique :………………………………………………………………………………….…10 5-code de répétition :………………………………………….……………………

l’ensemble de contraintes suivant: x1 + 7 x2 + 3x3 + 7 x4 ( 46 3 x1 - x2 + x3 + 2 x4 ( 8 2 x1 + 3 x2 - x3 + x4 ( 10 Résolvez par la méthode du simplexe le problème obtenu lorsque la fonction objectif est donnée par: |a) |max z |= | 2x1 |+ x2 |- 3x3 |+ 5x4 | |b) |max z |= |- 2x1 |+ 6x2 |+ 3x3 |- 2x4 | |c) |max z |= | 3x1 |- x2 |+ 3x3 |+ 4x4

Modèle Linéaire de Régression Simple PLAN I. Modèle Linéaire de Régression Simple a. b. c. d. Rappels de notions Les hypothèses du modèle Estimation des paramètres Validation des modèles Déflater une série statistique Application Analyse de l’influence saisonnière Application Les hypothèses du modèle Détermination des paramètres Tests dans le M.R.M Exercices d’application Yousra Cherrouk 3 II. Traitement des séries statistiques a. b. c. d. a. b. c. d. III. Modèle Linéaire de Régression