Linéaire Développé

Introduction - Historique 2. Démarrage de MATLAB 3. Génération de graphique avec MATLAB Systèmes d'équations linéaires 1. 2. 3. 4. Matrices et Vecteurs dans MATLAB Équations et systèmes linéaires dans MATLAB Méthode directe (Méthode du pivot) Méthodes itératives 4.1. Méthode de Jacobi 4.2. Méthode de Gauss-Seidel Polynômes et interpolation polynomiale Résolution des équations non linéaires 1. Opérations sur les polynômes dans MATLAB 1.1. Multiplication des polynômes 1.2. Division des polynômes 2

80-81 du prof) Les restitutions d’Evans sont impressionnantes. (Diapo 84 salle du trône) Les capacités de stockage du palais étaient vraiment importantes. Linéaire A un système d’écriture trouvé par Evans. On ne sait pas lire le linéaire A. c-2) Les arts palatiaux Le style marin, des vases ornés de poulpes et poissons. Après se développe le style floral. D’autres artisans comme la faillance, en exemple avec une statue d’une femme qui pourrait être la déesse de la régénération. Les vases en pierre

5 1.3.6 Exécution des résultats 5 Chapitre II LA PROGRAMMATION LINEAIRE (P.L) 2.1 Le modèle de Programmation Linéaire 13 2.1.1 La forme standard du modèle de Programmation Linéaire 13 2.1.2 Les solutions du Programmation Linéaire 14 2.1.3 Les assomptions du Programmation Linéaire 14 2.2 La résolution du Programme Linéaire 14 2.2.1 La méthode graphique 14 2.2.1.1 Les propriétés

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

−2 −2 1 − λ −2 −2 1 − λ e On ne change pas la valeur du déterminant en retranchant la 1 colonne de la 2e. 1 − λ −1 1 1 0 0 −2 −λ −1 = − (1 + λ) −2 −2 1 − λ On peut développer le déterminant par rapport à la 1e ligne. 1 − λ −1 1 −2 −λ −1 = − (1 + λ) −2 −2 1 − λ On peut développer le déterminant par rapport à la 1e colonne. −2 2−λ −2 −1 0 1− λ 2−λ −1 0 1− λ 1− λ −1 1 −2 −λ −1 −2 −2 1− λ = − (1 + λ)(2 − λ)(1 − λ)

CAPES de Mathématiques Résumé de cours d’algèbre linéaire 2001/2002 Université de Cergy Pontoise Valérie Nachef Alexandre Mizrahi Espaces vectoriels - Applications linéaires Définition √ Soit K un sous-corps de C (Par exemple Q, R, mais aussi Q( 2)). On appelle espace vectoriel sur K un ensemble E muni d’une loi interne notée + et d’une loi externe notée . avec les propriétés suivantes : 1. (E, +) est un groupe abélien 2. La loi externe . vérifie (a) ∀λ ∈ K ∀x ∈ E ∀y ∈ E (b) ∀λ ∈ K ∀µ ∈ K

(variable explicative X). Bien que la relation entre deux variables ne soit pas nécessairement linéaire, il est souvent postulé que cette relation est linéaire et ce pour la principale raison : la théorie de la régression linéaire est beaucoup plus développée et surtout beaucoup plus simple à appliquer et à interpréter que celle de la régression non linéaire. Le modèle théorique en régression linéaire simple s’écrit : Y = β0 + β1 X + ε 1 Analyse des données. Le paramètre β1 donne la pente

Christian JUTTEN Systèmes asservis non linéaires Université Joseph Fourier - Polytech’ Grenoble Cours de troisième année du département 3i Options Automatique Août 2006 1 Table des matières 1 Introduction 1.1 Limitations des méthodes linéaires . . . . . . . . . . . . 1.2 Systèmes non linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Non-linéarités dans les systèmes asservis . . . . . . . . . 1.4 Systèmes asservis possédant un seul élément non linéaire 1.5 Exemples de réduction . . . . .

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

Ricco Rakotomalala Econométrie La régression linéaire simple et multiple Version 1.0 Université Lumière Lyon 2 Page: 1 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Page: 2 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Avant-propos Lorsqu'on m'a demandé si je voulais assurer le cours d'économétrie en Licence L3-IDS (http://dis. univ-lyon2.fr/), j'ai ressenti une grande joie mais aussi une certaine inquiétude