Itération

d’intégrer le produit, ils garantissent aussi des résultats tangibles aux utilisateurs et permettent de détecter tôt les écarts par rapport aux spécifications fonctionnelles. Enfin ce sont d’excellents moyens de contrôle des coûts et des délais. Chaque itération porte sur la conception et la réalisation d’une fonctions Piloté par les risques: Les causes majeures d’échec d’un projet logiciel sont: l’incapacité du système à répondre au exigences opérationnelles (défaillance de l’architecture technique du système)

& Desmet, 1997 ; Savoie-Zajc, 2000) sans quoi la crédibilité et la transférabilité de la recherche (Pourtois & Desmet, 1997) sont à questionner. Nous constatons que jusqu’à présent, l’itération telle qu’elle est pratiquée consiste souvent en une itération entre le chercheur et les données. Mais d’autres possibilités s’avèrent fructueuses et leur utilisation est à encourager voire à consolider. À titre d’exemple, mentionnons les procédures d’itération entre le chercheur et les participants durant le

i.e., R  x  n  : gi  x   0, i  1,, m . Considérons le problème général de programmation mathématique suivant: Min f  x  . xR 1 Approche de résolution: méthode itérative i ) Itération initiale Déterminer une solution initiale x 0  R. ii ) Itération générale  k  1 Déterminer une direction d k et un pas  k dans cette direction pour s'éloigner de la solution actuelle x k en prenant x k 1 = x k + k d k  R. iii ) Répéter l'itération générale jusqu'à ce

cette façon de procéder peut aussi s’avérer utile, dans le cas où un algorithme est connu, pour se convaincre ou convaincre un auditoire que l’algorithme résout bien le problème posé. II) La démarche. On sait que ce qui caractérise une itération est son invariant. Trouver l’invariant d’une boucle n’est pas toujours chose aisée. L’idée maîtresse de la méthode est de construire cet invariant parallèlement à l’élaboration de l’algorithme et non pas de concevoir l’algorithme itératif pour

utilisateurs servent aussi de fil conducteur, tout au long du cycle de développement (itératif et incrémental) : • A chaque itération de la phase d'analyse, on clarifie, affine et valide les besoins des utilisateurs. • A chaque itération de la phase de conception et de réalisation, on veille à la prise en compte des besoins des utilisateurs. Samira SI-SAID CHERFI 47 • A chaque itération de la phase de test, on vérifie que les besoins des utilisateurs sont satisfaits 2 Modélisation avec UML • Une démarche

ALGORITHMIQUE : STRUCTURE DES DONNEES ET DES TRAITEMENTS. I - LA NOTION D’ALGORITHME. Exemple : On veut calculer la moyenne des notes d’un élève dans une matière donnée. On suppose que le nombre de notes est égal à 3. Var Nom, Matière :chaîne Moyenne,Note1,Note2,Note3 :réel Début 1 : Saisir Nom, Matière, Note1, Note2, Note3 2 : Calculer la moyenne : Moyenne (Note1+Note2+Note3)/3 3 : Afficher Nom, Matière, Moyenne Fin Cette suite d’opérations qui permet de passer des

en base  sont des boucles qu’on utilise pour faire des itérations sur le résultat

EVOLUTIONS AUTEURS 1.0 1.1 2.0 2.1 3.0 4.0 22/10/2003 12/11/2003 25/11/2003 24/01/2003 29/01/2003 09/03/2004 Création Prise en compte des remarques de la revue Modification des objectifs des itérations Rôles et responsabilités après intégration des 2A Modifications des objectifs des itérations Modifications du planning et des ITs Tous Nicolas Michel Sandra Poulain Sandra Poulain Sandra Poulain Sandra Poulain 2 Projet IEPP Plan de développement logiciel v4.0 Groupe :Is3be2

un initiateur et un générateur, dans le cas d'une variante du flocon de Von Koch, on a : A chaque fois que l’on transforme le ou les initiateurs (un segment) en générateur on fait ce que l’on appelle une itération. Voici l’exemple d’une variante de la courbe de Von Koch après 3 itérations : Voici un autre exemple de fractale déterministe artificielle un peu plus complexe pour saisir pleinement le terme de fractale déterministe. Les ordinateurs sont indispensables à leur création

attention and focus on questions around scheduling a project. Chapter 13 begins by looking at the steps involved in scheduling a relatively simple, single-team project. Next, Chapter 14 looks at at how to plan an iteration. Chapters 15 and 16 look at how to select an appropriate iteration length for the project and how to estimate a team’s initial rate of progress. Chapter 17 looks in detail at how to schedule a project with either a high amount of uncertainty or a greater implication to being wrong