Linéaire Développé

modèles sont de type polynomial. Le premier est un modèle polynomial d'ordre 1, le second, un modèle polynomial d'ordre 2. Ils appartiennent tous deux à la classe des modèles linéaires car ils sont linéaires par rapport à leurs paramètres ßi. Les modèles traités en pratique appartiennent souvent à la classe des modèles linéaires. Les p coefficients ßi (i=1...p) sont des paramètres inconnus dont il faut évaluer la valeur. Si la relation (1) qui lie Y à X1 et X2 était parfaitement exacte, il suffirait

Proportionnalité et fonction linéaire (D’après Charnay et Mante PE1 PE2) Des exemples de situation Problème Avec une peinture blanche et une peinture verte, on réalise deux mélanges 1. le mélange A est obtenu avec 5 litres de peinture blanche et 3 litres de peinture verte 2. le mélange B est obtenu avec 7 litres de peinture blanche et 4 litres de peinture verte Quel est le mélange le plus vert ? Problème Six vaches produisent en moyenne 4000 litres de lait en 30 jours.

Bts MAI session 2003 | Exercice 2 : ( 11 points ) – Partie A - Résolution d’une équation différentielle 1. y ' + y = 0 y' = - y. cette dernière équation différentielle est de la forme : y ' = a y où a est une constante réelle a = -1 Les solutions de l’équation différentielle (E0) sur sont toutes les fonctions ayant pour écriture : où k est une constante réelle quelconque. 2. Soit h la fonction définie sur par h(x) = 2xe-x. h' (x) = 2e-x - 2xe-x h'(x) + h(x) = 2e-x - 2xe-x + 2xe-x

I) Objectif : Au cours de ce T.P. on va exploiter programmer et simuler des problèmes linéaire à fin de approfondir no connaissances. II) Problème 1 (cintrage du tube) : 1) Formulation de problème sous forma d’un programme linéaire : Variables de décision : X1: nombre de tube en aluminium X2: nombre de tube en acier Fonction Objectif : Minimisation des dépenses : MinZ = 6X1 +4 X2 Contraintes à respecter :

5  16.88  18.9 1.20 soit 19 caisses ( le nombre de Ainsi on a : G1( 4.5 , 11.375) et G2( 10 , 4.9) D’où : ( G1,G2) : y = a x + b avec a  4.9  11.375  1.17 et b= 4.9-(-1.17×10)= 16.6. 10  4.5 5- le nouvel ajustement est non linéaire , il donné par y = f(x). i) le nombre de caisse à ouvrir pour un temps d’attente de 5 mn signifie que : Y = 5 alors : X = ii) 48 =9.6 soit 10 caisses à ouvrir. 5 48 = 3.3mn 15 le temps d’attente à la caisse lorsque 15 caisses sont ouvertes

concomitantes : Comparer les cas où ils sont simultanément présents ou absent pour établir le lien causal entre les deux. Autrement dit de la corrélation statistique, donc plus on s’éloigne de 0 (donc se rapproche de 1 ou-1) plus la corrélation linéaire sera forte.

Algèbre linéaire et géométrie vectorielle Collège Ahuntsic ! ! ! Cours : 201-NYC-05! Professeur : Jacques Saint-Germain ! Session : Été 2010 Liste d’exercices pour l’examen 1. Livre : Algèbre linéaire et géométrie vectorielle, Charron-Parent, Beauchemin 3e édition. Chapitre / Section Obligatoires Supplémentaires % approx. de l’examen 1 Chapitre 1 : Notions de matrices. Addition et multiplication de matrices. Multilplication matricelle. Matrices particulières. 1.1 1.2 1.3 # 1 à 4, 5a)

COURS MPSI 10. ALGÈBRE LINÉAIRE : APPLICATIONS LINÉAIRES R. FERREOL 09/10 A) APPLICATIONS LINÉAIRES REM : dans ce cours, E,F et G désignent des K-espaces vectoriels. I) GÉNÉRALITÉS. 1) Définition. DEF : Soit f une application de E dans F ; on dit que f est K-linéaire (ou que c’est un morphisme de K-espaces vectoriels) si f est un morphisme pour les deux lois définies sur E et F, c’est-à-dire si → → → → → → 1. ∀− , − ∈ E f (− + − ) = f (− ) + f (− ) x y x y x y − ∈ E ∀λ ∈ K f (λ− ) = λf (−

prédire une variable continue à partir d'une  autre. Nous allons également voir comment nous  N   ll  é l t  i   t    pouvons modéliser cette relation linéaire,  c'est‐à‐dire comment représenter le mieux  possible la relation linéaire entre deux  variables à l’aide d’une équation  mathématique. q R. Jahidi 10 Les questions auxquelles répond la modélisation  de la relation linéaire ressemblent souvent à  celles‐ ci : ll i  De combien les ventes d’une compagnie peuvent  augmenter lorsque le budget de publicité est 

RECHERCHE OPéRATIONNELLE SOMMAIRE RECHERCHE OPéRATIONNELLE 1 Sommaire 2 Programmation linéaire 3 Exemple classique 3 Mise en équation 3 Formulation générale 3 Propositions 3 Forme canonique & standard 3 Transformation d’écriture 3 Forme standard 3 Forme canonique 4 Exemple 4 Bases, bases réalisables, solutions de base 4 Base & hors-base 4 Solution de base 4 Exemple 4 Caractérisation d’une base réalisable 4 Théorème 4 Solutions optimales