Linéaire A

de l'inverse d'une matrice carrée d'ordre n . . . 2.4.2 Résolution de systèmes linéaires ( Méthode de Cramer ) 3 Espaces Vectoriels 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3 4 4 5 5 7 7 10 10 13 15 15 16 17 Espaces vectoriels . . . . . . . . . . . . . . . . . Sous-Espaces vectoriels . . . . . . . . . . . . . . Famille Génératrice . . . . . . . . . . . . . . . . Dépendance et Indépendance Linéaires - Bases . Existence de Bases ( en dimension nie ) . . . . Les Théorèmes Fondamentaux

la fonction linéaire f(x) représentent la variable dépendante de la fonction linéaire y −y a est un paramètre qui représente le taux de variation soit a = 2 1 x2 − x1 sachant que P1 ( x1 , y1 ) et P2 ( x2 , y2 ) b est un paramètre qui représente l’ordonnée à l’origine soit (0, b) −b L’abscisse à l’origine (zéro) @ = a Remarques 1- Le taux de variation, paramètre a, détermine l’inclinaison de la droite dans le plan cartésien. Le signe du paramètre a indique si la droite est croissante (a>0) ou décroissante

RECHERCHE OPÉRATIONNELLE : Optimisation Combinatoire JACQUES CARLIER Table des matières I - COURS A. INTRODUCTION................................................................................5 1. 2. 3. 4. La Recherche Opérationnelle.................................................................5 Quelques problèmes de recherche opérationnelle:....................................6 Résumons :......................................................................................10 Les

Filtrage : Notion de bruit, Lissage, Accentuation        Original         Lissage        Bruit      Filtrages    Introduction    L’apparition de la photo numérique a totalement révolutionné les traitements qu’on appliquait  autrefois à la photo argentique.   Grâce à l’informatique, le traitement des images s’est démocratisé et s’est ouvert au plus grand  nombre, la mise en œuvre des modifications étant largement simplifiée et ne demandant plus de  matériel spéc

POLYTECHNIQUE FÉDÉRALE DE LAUSANNE Algèbre Linéaire Bachelor 1ère année 2009 - 2010 Génie Civil & Sciences et Ingénierie de l’Environnement Support du cours de Dr. Lara Thomas Polycopié initial élaboré par Prof. Eva Bayer Fluckiger Dr. Philippe Chabloz Septembre 2009 2 Table des matières 1 Systèmes d’équations linéaires et matrices 1.1 Introduction aux systèmes d’équations linéaires . . . . . . . . . . 1.2 Systèmes linéaires et matrices . . . . . . . . . . . . . . .

Capes Interne Mathématiques TABLE DES MATIÈRES Table des matières 1 Algèbre linéaire 1.1 Espaces vectoriels . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Définition . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2 Propriétés . . . . . . . . . . . . . . 1.1.3 Sous-espaces vectoriels . . . . . . . 1.1.4 Combinaisons linéaires de vecteurs 1.2 Bases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Familles libres . . . . . . . . . . . 1.2.2 Familles génératrices . . . . . . . . 1.2.3 Bases . . . . . . . . . . . . . . . . 1

et F=(e⃗ i)i∈I une famille finie de vecteurs de E. Quitte à réindexer celle-ci, on suppose que les éléments de cette famille sont indexés sur l'ensemble I={1,…,n}. On considère donc une famille F=(e⃗ i)1≤i≤n de vecteurs de E qu'on peut encore écrire F=(e⃗ 1,…,e⃗ n). Dans le cas particulier où n=0, on dit que la famille F est vide. Sous-espace vectoriel engendré par une famille finie de vecteurs[ > ] Famille génératrice DéfinitionOn appelle combinaison linéaire des vecteurs de la famille F=(e⃗ i)1≤i≤n tout

Exercices - Applications linéaires : études théoriques : corrigé Généralités sur les applications linéaires Exercice 1 - Isomorphisme - L1/Math Sup On définit g : G → Im(f ) par g(x) = f (x). Alors : – g est linéaire : c’est une conséquence directe du fait que f est linéaire. – g est injective : si x ∈ ker(g), alors x ∈ G et x ∈ ker(f ). Comme G et ker(f ) sont supplémentaires, on a x = 0. – g est surjective : prenons y ∈ Im(f ). Alors y = f (x) avec x ∈ E. Décomposons x en x = u + v avec u ∈

UV Statistique Cours n°3 UV Statistique pour l'ingénieur Cours n° 3 Statistique descriptive bidimensionnelle Ph. LERAY - A. ROGOZAN 1 UV Statistique Cours n°3 Statistique descriptive • Etapes à suivre :  Décrire séparément chacune des variables observées sur un même échantillon ⇒ Description unidimensionnelle des données Étudier simultanément les variables observées sur un même échantillon ⇒ Description bi(multi)dimensionnelle des données Étudier les liaisons entre les variables

endomorphismes symétriques 3.1 Equations d'une conique 3.2 Intersection d'une droite et d'une conique 3.2.1 Cas d'une ellipse ou d'une hyperbole 3.2.2 Cas d'une parabole 3.2.3 Tangente a une ellipse ou une parabole 3.2.4 Points d'ou l'on mène une tangente 3.3. Foyers et directrices 3.4. Propriétés bifocales 3.5 Engendrement de coniques à l'aide de cercles 3.6 Coniques et cônes de révolution : le théorème d'Apollonius Cours du 19/09/06 ================= 1. Géométrie affine - - - - - - - - - - 1.1 Espaces affines