Generation X Y Z

le nom de la variable dans laquelle le résultat doit être stocké (commence par une lettre, moins de 19 caractères). >> x = pi/4 ( x = 0.7854 Le nom de cette variable ainsi que le résultat sont affichés. Un point virgule à la fin de la ligne permet de ne pas afficher ce résultat. On peut taper plusieurs commandes par ligne, séparées par un point virgule. >> x = pi/2; y = sin(x); Il existe un certain nombre de variables prédéfinies : pi inf i realmin realmax eps ans >> eps ( ans = 2.2204e-16

Transfert physique d'un objet 'livre' de Jean vers le bénéficiaire Marie p Jean <==> PTRANS o R Jean Marie Schank : un exemple de réseau simple  Schéma général de transfert physique d'objet o Z <==> PTRANS R Y objet X  Dans le lexique : take (Y = X)  Dans le lexique : donner-recevoir (Z=X) Schank : plus de détails  Schank appuie son modèle sur : – les objets physiques : PP (picture-producer : animé, qualité d'animé (machine), force naturelle) – les attributs d'objet (couleur, taille

(image-space); • Interactivité: primordiale pour développer le modèle de l’objet. Éléments d'infographie en CAO Fig 1.1 Liebling 2 École de technologie supérieure GPA445 - Conception Assistée par Ordinateur Thèmes abordés • Génération d’images graphiques (output) • Du modèle d’objet à l’image codée: • Vectorisation • Construction de l’image graphique • Visualisation 3D (projections, perspectives, etc.) • Systèmes de coordonnées normalisés • Clipping • De l’image codée

correspondence Walras’ Law Expenditure minimization problem Expenditure function Hicksian demand correspondence Relating Marshallian and Hicksian demand 30 Rationalization: h and differentiable e Rationalization: differentiable h Rationalization: differentiable x Rationalization: differentiable e Slutsky equation Normal good Inferior good Regular good Giffen good Substitute goods Complement goods Gross substitute Gross complement Engle curve Offer curve Roy’s identity Consumer welfare: price changes Compensating

et d'instruction au niveau machine. Le second chapitre introduit le concept de langage de programmation et de grammaire de chomsky, le langage pascal sert d'exemple. Le chapitre trois montre comment utiliser des grammaires pour programmer en mode génération ou en mode analyse. Le chapitre quatre forme le noyau dur d'une approche méthodique pour développer du logiciel, les thèmes abordés sont : algorithme, complexité, programmation descendante, machines abstraites, modularité, types abstraits. Ce chapitre

` THESE Pr´sent´e a e e ` l’ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DES TELECOMMNUNICATIONS DE PARIS pour obtenir le grade de DOCTEUR de l’ENST Paris Mention ”Informatique” par Kinda KHAWAM ORDONNANCEMENT OPPORTUNISTE DANS LES RESEAUX MOBILES DE NOUVELLE GENERATION Soutenue le 14 Novembre 2006 devant la Commission d’Examen : Directeur de Th`se: e Daniel Kofman, Professeur, Rapporteurs: Eitan Altman, Directeur de Recherche, Annie Gravey, Directeur d’´tudes, e Examinateurs: Sarah Oueslati, Chercheur, Cathernie

"organisationnelle", "paradigmatique", "transactionnelle", "sémantique","transversale", "absolue", "proactive", "progressive", "managériale", "itérative", "collaborative", "ouverte", "multimodale", "conviviale"}; String[] listeTrois = {"de quatrième génération", "en réseau","incrémentale", "gagnante", "pleinement fonctionnelle", "robuste", "totale", "distribuée", "optimisée", "sytématique","synchronisée", "majeure"}; // déterminer le nombre de mots de chaque liste int longueurListeUn = listeUn.length;

considérer des applications X de Ω dans que nous appellerons des variables aléatoires entières. Cette notion sera généralisée au paragraphe 2. À une probabilité P sur Ω (toujours muni de = ( Ω )) correspond son image par X sur , c’est-à-dire une probabilité PX sur définie par les nombres PX (k ) = P {ω ∈ Ω, X (ω ) = k } pour k∈ . Ces nombres sont aussi notés succinctement P {X = k } et la probabilité ainsi définie sur est aussi appelée la loi de la variable aléatoire entière X. Soit S une population de

1.5.1 Relation entre les transformées de Fourier de l’entrée et de la sortie . . . 1.6 Fonction de transfert en z . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6.1 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6.2 Relation entre les transformées en z de l’entrée et de la sortie d’un filtre. 2 Quelques rappels sur la transformée en z . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1 Domaine de convergence . . . . . . . . . . . . . . . .

chaque intensité de la grandeur à mesurer doit être accompagner de l’unité fondamentale correspondante. L’incertitude: Le résultat de la mesure x d’une grandeur X ne peut pas être défini par un seul nombre. Il faut le caractériser par un couple (x, ∆x) où ∆x représente l’incertitude sur x due aux différentes erreurs liées au mesurage. x-∆x < X < x+ ∆x X= x ± ∆x 9 L’erreur absolue: c’est la différence entre la vraie valeur du mesurande et sa valeur mesurée. Elle s’exprime en unité de la mesure et elle