Graphe complet

102 104 106 111 115 117 117 121 121 122 122 128 130 131 133 134 4 Graphes Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1 D´finitions et propri´t´s ´l´mentaires . . . . . . . . e e e ee 4.1.1 D´finitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 4.1.2 Impl´mentations d’un graphe . . . . . . . . e 4.1.3 Chemins, chaˆ ınes, circuits, cycles . . . . . . 4.1.4 Lemme de K¨nig . . . . . . . . . . . . . . . o 4.1.5 Graphes sans circuit . . . . . . . . . . . . . 4.2 Accessibilit´ . . . . .

Relever la valeur de l’absorbance pendant 10 min toutes les 30 secondes· Noter vos valeurs dans votre cahier de laboratoire sous forme appropriéeExploitation des résultats A l’aide de l’outil informatique,- Rassembler les mesures dans un tableau complet- Calculer la valeur moyenne de l’absorbance mesurée et l’écart type pour 1 min.- Convertir le résultat en h-1- Comparer le résultat obtenu par rapport à la valeur indiquée par le constructeur <0,0001 A.h-1Fiche technique 2Différence entre absorbance

 : La courbe d’étalonnage est le graphe  = f ( C ). Elle permet de déterminer la concentration C de l’espèce étudiée connaissant sa conductivité . Rappel  : la conductivité  d’une solution diluée est proportionnelle à la concentration C de l’espèce ionique en solution  = k C. ( Utilisation de la spectrophotométrie  : La courbe d’étalonnage est le graphe A = f ( C ). Elle permet de déterminer la concentration

Calculatrice Casio Graph 35+ + Fonctions (Dans tout ce qui suit, si les menus ne correspondent pas à ceux de votre calculatrice, appuyez éventuellement plusieurs fois sur la touche EXIT et sur la touche F6 permettant de voir la suite d'un menu) On utilisera la touche pour entrer la variable X. Tracé de la courbe Choisissez le menu GRAPH et entrez les expressions des fonctions : f(x) = x2 - 2x - 7 et g(x) = 1 x + 1 2 Y1 = X^2-2X-7 Y2 = 1÷2xX+1 (Si vous ne voyez pas apparaître Y1 et Y2, choisissez

1 Introduction 1 Objectif de l’expérience 1 Présentation de la théorie 1 2 Expérience 2 Liste du matériel 2 Croquis du montage 2 Descriptif de la méthode 3 3 Résultats 3 L’expérience 3 Mesures et graphes 3 L'accélération 4 Observations 4 Vitesse en fonction du temps 4 Observations 4 Distance en fonction du temps 5 Observations 5 4 Conclusion 5 Calculs et calculs d’erreurs 5 Évaluation des résultats

........ 42 8.3. Avec un graphe (ou une figure).......................................................................................................... 46 8.3.1. Le graphe doit être informatif...................................................................................................... 46 8.3.2. Le graphe doit être dépouillé...................................................................................................... 46 8.3.3. Le choix du type de graphe dépend du type de données

D. Kesner Algorithmes de recherche 1Programmation Logique et IA P. Habermehl et D. Kesner Résolution de problèmes par recherche � On représente un problème par un espace d'états (arbre/graphe). � Chaque état est une con�guration possible du problème. � Résoudre le problème consiste à trouve un chemin dans le graphe. � Parcours aveugles non informés : profondeur, largeur. � Parcours informés. 2Programmation Logique et IA P. Habermehl et D. Kesner Exemple

auction web » e-bay est un groupe d’informaticiens barbus, mais pas professionnels. Mars 1998 : arrivée de Meg comme CEO Notion de category manager À compléter e-bay aujourd’hui : 30 millions d’utilisateurs 70 milliards de dollars américains ( > PNB de 70 pays dans le monde) opportunité pour 150000 entrepreneurs de faire la totalité de leur vente à compléter L’impact des technologies de l’information est triple : 1. on remplace les processus physiques par des processus électroniques afin de réduire

est : p G (L) = 138617 b. L’événement S représente « L’élève choisi est en série scientifique ». Il y a 71765 + 87031 = 158796 élèves en série scientifique sur un total de 176109 + 138617 = 158796 ≈ 0,50. 314617 élèves. Donc p (S) = 314617 2. On complète l’arbre donné dans le texte : L 0,23 F 0,56 0,36 ES 0,41 S L 0,08 0,44 G 0,29 ES 0,63 S 3. a. D’après la formule des probabilités totales : p (ES) = p (F ∩ ES) + p (G ∩ ES) = p (F) × p F (ES) + p (G) × p G (ES) = 0,56 × 0,36 + 0,44 × 0,29

indépendamment des moyens matériels utilisés. Exemple : Griller du pain à partir d’une énergie électrique. Pour définir ces fonctions de service, on trace le graphe des interactions. II.4. Diagramme "Pieuvre" ou graphe des interactions Ce graphe permet de visualiser les relations du produit avec les éléments réels du milieu extérieur Exemple : graphe d’interaction (incomplet) du grille pain dans la situation « utilisation » Utilisateur Local Grille Pain Milieux Extérieurs Tranches de pain Remarque : Il