Linéaire A

e(t) T t 0 Le signal est transmis sur un canal à bande limitée. Nous considérons le canal comme un filtre linéaire stable dont la fonction de transfert est H(f)=(1/B).rect(f/B). Le signal reçu est r(t). e(t) r(t) Canal : H(f) 2. Quelle est la réponse impulsionnelle du canal ? h(t) = sinc(Bt) 3. Quel est le signal reçu ? r(t)=h(t)*e(t)= sinc(Bt) - sinc(B(t-T)) 4. Représentez sur un même graphe les composantes du signal reçu correspondant à x(0) et à x(1) pour T=1/(2.B) (il est inutile de représenter

est notée omega(G).   La taille du plus grand stable de G est notée alpha(G).   Problèmes d'absorption   Dans un graphe G non-orienté (resp. orienté) un ensemble absorbant est un ensemble de sommets A tel que tout sommet hors de A a au moins un voisin (resp. successeur) dans A. Le nombre d'absorption de G noté gamma(G), est la taille d'un plus petit absorbant de G. Déterminer la valeur de gamma(G) est un problème NP-difficile, même si G est biparti.    Dans un graphe orienté un noyau

DEDICACE A nos famille, Aucune dédicace ne saurait exprimer notre grand amour, notre estime, notre reconnaissance et notre profonde affection. Nous ne saurions vous remercier pour tout ce que vous avez fait pour nous, et ce que vous faites jusqu’à présent. Que Dieu vous garde et vous accorde une longue vie ! A nos amis, A tous ceux qui nous sont chers. REMERCIEMENTS Il est toujours délicat de remercier l’ensemble des personnes qui ont contribué à l’aboutissement de

régulières qui sont les fonctions analytiques. Quant à la partie III, comme dans le cas d’une variable, l’intégration a deux aspects, a priori complètement différents l’un de l’autre : d’abord, le calcul d’aires (ou de volumes) ; cet aspect est étudié dans la théorie de la mesure qui constitue le sujet d’un autre cours. Ensuite, l’intégration joue aussi le rôle d’une « réciproque de la différentiation » : elle permet de « retrouver le chemin parcouru à partir du relevé de vitesse ». Plus précisément, la

TD Initiation à Simulink, Identification UP2, axes Instrum. et PSI – 2/11/2010, 1h30 Simulink est un outil, intégré dans Matlab, de simulation graphique de systèmes dynamiques continus ou discrets, linéaires ou non linéaires. 1 : Initiation à Simulink, Simulation de la réponse à un échelon d’action unitaire: Réaliser et tester un modèle de simulation de la réponse d’un système à un échelon unitaire pour un système d’ordre 1 + retard (retard 20 s, constante de temps : 6 min., gain statique 50)

Temps objectif Une même référence pour tous mesurable; homogène; commun; linéaire et orienté; irréversible; il y a succession et régularité Temps subjectif Singulier, que l'on expérimente considération de l'instant, singularité, temps parasité par mémoire, passé, futur anticipation, ressenti il est donc ponctué Nature : Très difficile à définir, on parle de pure fluence c'est à dire une succession d'instants OU pure permanence, omniprésence et omniscience du temps

des chapitres du cours sur l’aide multi critère à la décision Depuis la création de l’humanité, rois et chefs d’état ont toujours eu recours à des moyens susceptibles de leur procurer la « bonne » décision dans le but d’atteindre leurs objectifs stratégiques. Que ce soit avec le flair ou grâce à des calculs mathématiques, la prise de décision restera à tout jamais une question éternelle. Au début du XXème siècle, la notion d’aide à la décision a commencé avec l’avènement de la recherche opérationnelle

d'échanges d'énergies. C'est l'idée générale de la \textit{formulation hamiltonienne à port}. Cette dernière a montré un très grand intérêt dans le domaine de la modélisation car elle permet de décrire d'une manière naturelle la structure physique et les propriétés fondamentales du système telles que~: les lois de conservation, les invariants, $\dotsc$.\\ > Cette approche à été étendue aux systèmes dynamiques plus complexes à paramètres répartis (décrite par les équations aux dérivées partielles) notées

OPL : Optimization Programming language (inclus IBM ILOG Script for OPL) CPLEX Optimizer (solveur de programmes mathématiques) CP Optimizer (programmation par contraintes) 2013-2014 Master ID Objectifs de IBM Ilog OPL 4 Fournir à l’utilisateur un moyen simple pour décrire/modifier un modèle Manipuler des types de données standard : string, {string}, float, float+, int, boolean, tuple, range… Manipuler des notations algébrique – Sum (j in 1..n) c[j]*x[j] Séparer le modèle

Triangularisation, jordanisation, exponentielle de matrices 1 Triangularisation Soient E un espace vectoriel de dimension n et ϕ un endomorphisme de E de matrice A dans une base donn´e. On suppose que le polynˆme caract´ristique est scind´ et soit e o e e λ1 , . . . , λn les valeurs propres (non n´cessairement 2 ` 2 distinctes). e a Th´or`me 1.1. Il existe une base telle que P ´tant la matrice de changement de base la e e e matrice P −1 AP estr triangulm`re sup´rieure. e e  λ1 0