Linéaire A

problèmes physiques ou économiques, en conséquence, une étude systématique du problème qui peut aboutir à une solution complète. Dans cette UE, nous nous sommes occupé des cas particuliers d’optimisation d’une fonction linéaire face à des contraintes linéaires. L’algorithme du simplexe permet de calculer efficacement la solution optimale. Mieux encore, des techniques complémentaires en programmation linéaire rendent possible une étude approfondie de la sensibilité de la solution trouvée face aux problèmes

COURS MPSI A 8 C. ALG. LINÉAIRE : COMPLÉMENTS R. FERRÉOL 13/14 C) COMPLÉMENTS D’ALGEBRE LINEAIRE I) PROJECTEURS ET INVOLUTIONS. 1) Projecteurs. DEF : un projecteur d’un espace vectoriel E est un endomorphisme dont le carré est égal à lui-même : p projecteur de E ⇔ p ∈ L (E) p2 (= p ◦ p) = p Les projections vectorielles définies précédemment sont évidemment des projecteurs ; mais la réciproque est vraie : PROP : Tout projecteur p de l’espace vectoriel E est une projection de base Im p = ker (p

économétrie? C’ de la statistique appliqué à l’ est économie, qui permet de tester des théories économiques, prédire des comportement économiques et évaluer des politiques économiques. Les caractéristiques de l’ économétrie sont: (1) Les données utilisées ne sont pas expérimentales; (2) Les modèles à estimer sont structurels (et non descriptifs). 1.2 Les étapes d’ une analyses empirique (1) D’ abord, un modèle économique est construit. Exemples: (a) le modèle de demande du consommateur; (b) le

DUT GEA 1ère année Statistiques descriptives M912 Polycopié de cours n° 2 Dans cet exemple : - il y a 982 individus (=ménages) ayant 0 enfant et pour lesquels l’âge du chef de ménage est compris entre 20 et 25 ans ; - le recensement a porté sur 10 000 individus ; - le centre de la classe [20, 25[ est 22,5 ans. Pour calculer l’effectif total N, on réalise la somme de tous les effectifs en ligne et en colonne : effectif total = somme “double” des effectifs = N =∑ ∑ n ij = n 11 n 12 ... n1p

Cours Recherche Opérationnelle : Programmation Linéaire en Variables Continues Programmation Linéaire en Nombres Entiers Programmation Non Linéaire Université Cheikh Anta Diop (UCAD) de Dakar Faculté des Sciences Economiques et de Gestion (FASEG) Institut de Formation en Administration et en Création d’Entreprise (IFACE) Licence 3 Codiplômante & Professionnelle en Sciences de Gestion Dr. Babacar M. NDIAYE, Année 2014-2015. Laboratoire de Mathématiques de la Décision et d’Analyse Numérique (LMDAN)

bourse, …). Thème Application des mathématiques sur l’économie a l’aide de la recherche opérationnelle Réaliser par : * - Abdelhakim Ferradji * - NaimMouhali * - RymaMekhazni Professeur (Ph.D) : Tarik BOUREZGUE Promotion 2012\2013 Parmi les sciences sociales, l’économie est celle qui, de loin, utilise le plus les mathématiques. Ce qui s’explique aisément : l’économiste s’intéresse à la production et à la répartition des ressources dont dispose la société. D’où de multiples

matricielle. 2) Résoudre un SEL par la règle de Cramer. 3) Résoudre un SEL par la méthode de Gauss. 4) Identifier le nombre de solutions, de variables libres et de variables liées à partir de la matrice échelonnée associée à un SEL. 5) Modéliser un problème contextuel sous la forme d’un SEL. 6) Résoudre un problème contextuel à l’aide d’une méthode matricielle (5 étapes vues en classe). Chapitre 5 1) Connaître et de définir divers termes appartenant au lexique vectoriel (scalaire, vecteur, vecteur

lecture. On s’attend à ce que ces deux mesures varient ensembles. C’est à dire que si une personne a un score élevé sur une mesure, l’autre mesure devrait aussi être élevée. Inversement, si une personne a un score faible sur une mesure, l’autre devrait aussi être faible. Dans ce cas, les mesures sont dites positivement corrélées. Imaginons par opposition, deux autres mesures, l’habilité en lecture et le temps pour lire un passage donné. Dans ce cas-ci, on s’attend plutôt à ce qu’une personne

ASI 3 Méthodes numériques pour l’ingénieur Introduction : vecteurs, matrices et applications linéaires Opérations sur les vecteurs Vecteur x base (canonique) bi , i=1,n espace vectoriel V sur le corps des réels combinaison linéaire sous espace vectoriel base, dimension  x1      n     x = xi = ∑ xi bi   i =1   x   n  soient ( xi ∈ V )i = 1, k 0     bi =  1     0   k x ∈ Rn ∀x, y ∈ V , ∀λ , µ ∈ R λx + µy ∈ V i =1 k  α i xi α i ∈ R ∑  

1 Systèmes d'équations linéaires et matrices 1.1 1.2 Introduction aux systèmes d'équations linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 1.2.1 1.2.2 1.3 Systèmes linéaires et matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Algorithme d'élimination de Gauss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Méthode de résolution d'un système d'équations linéaires . . . . . . . . . . .