Mathématiques discrètes

fonction FX (parfois notée simplement : F ) définie sur R par : FX (x) = P (X x). 2 Variables aléatoires discrètes Définition 2.1 (Variable aléatoire discrète) Soit X : Ω → R une variable aléatoire. On dit que X est une variable aléatoire discrète s’il n’y a pas plus d’images par X que d’éléments dans N. Notations 2.2 ({X = xi }, P (X = xi )) Soit X une variable aléatoire discrète. Soit {xi ∈ R | i ∈ I}, avec I ⊂ N, l’ensemble des images par X des éléments de Ω. Pour tout i dans I, l’ensemble

la première étape vers la spécialisation du bac. Mon choix se portant principalement sur les séries L et ES j’ai approfondi mes recherches dans ces domaines. Les points forts d’une première ES sont : les sciences économiques et sociales, les mathématiques, l’histoire-géographie, l’économie approfondie et les sciences sociales et politiques ; alors que ceux d’une première L sont la philosophie, le français, la littérature, la littérature étrangère en langue étrangère, les langues (vivantes et/ou

Histoire du Musée de Guggenheim Bilbao La construction L’ouverture Partie 3 : L’art et l’architecture L’intérieur et l'exterieur du musée Œuvres permanentes et à emplacement spécifique Le nouvel urbanisme de Bilbao Partie 4 : Les mathematiques La structure Le concept Les matériaux PARTIE 2 : 1. Histoire du Musée Guggenheim Bilbao a. La construction La construction du musée a été décidée par le gouvernement basque et le gouvernement de Biscaye afin

yeux gris. Il est enfant unique de parents divorcés dont il ont la garde alternée. Ses parents sont très présents dans le suivi de sa scolarité mais aussi dans ses soins liés à son handicap. Raphaël est autiste et dysgraphique. C'est un garçon discret mais très sociable qui aime aller discuter avec ses pairs dans la cour de récréation. Il aime parler des jeux vidéos qui le passionne et tout particulièrement des lapins crétins, donc il collectionne tout ce qui s'y rapporte ! Mais Raphaël a aussi

•Economique •Industrielle •Environnementale •Militaire Modèle quantitatif • Approximation de la réalité ! Aide à la décision. 2008/2009 18 Quelques techniques Quelques techniques • • • • • • • • 2008/2009 19 Statistique Programmation mathématique (optimisation) Aide à la décision de type multicritère Simulation Gestion de projets : PERT/CPM Gestion des stocks et de la production Réseaux (transport) Fiabilité des équipements Statistique ? Statistique ? • Techniques et procédures pour

condense les données. A cette fin, la statistique descriptive utilise des paramètres, ou synthétiseurs, des graphiques et des méthodes dites d'analyse des données (l'ordinateur a facilité le développement de ces méthodes). I. 1. 2. La statistique mathématique ou inductive C'est l'ensemble des méthodes qui permettent de faire des prévisions, des interpolations sur une population à partir des résultats recueillis sur un échantillon. Nous utilisons des raisonnements inductifs c'est-à-dire des raisonnements

condense les données. A cette fin, la statistique descriptive utilise des paramètres, ou synthétiseurs, des graphiques et des méthodes dites d'analyse des données (l'ordinateur a facilité le développement de ces méthodes). I. 1. 2. La statistique mathématique ou inductive C'est l'ensemble des méthodes qui permettent de faire des prévisions, des interpolations sur une population à partir des résultats recueillis sur un échantillon. Nous utilisons des raisonnements inductifs c'est-à-dire des raisonnements

« La bosse des maths : 15 ans après » - S. Dehaene Biographie de l’auteur Stanislas Dehaene est né à Roubaix en 1965. Ancien élève de l'Ecole Normale Supérieure, de formation initiale en mathématiques puis mathématiques appliquées, il est docteur en psychologie cognitive. En Septembre 2005, il a été nommé professeur au collège de France, sur la chaire nouvellement créée de Psychologie Cognitive Expérimentale, après avoir occupé pendant près de dix ans la fonction de directeur de recherches à

Définition: En finance, le modèle binomial (ou modèle CRR du nom de ses auteurs) fournit une méthode numérique pour l'évaluation des options. Il a été proposé pour la première fois par Cox, Ross et Rubinstein (1979). Le modèle est un modèle discret pour la dynamique du sous-jacent. L'évaluation de l'option est calculée par application de la probabilité risque-neutre pour laquelle les prix actualisés sont des martingales. Il suppose qu’à chaque période, le sous-jacent ne peut prendre que deux

Stochastique ou déterministe Notion d’aléatoire • A événements discrets ou continue Equations différentielles vs. logique événementielle Exemples d’outils et méthodes : • Runge-Kutta résolution d’équations différentielles • Monte-Carlo calcul de valeurs numériques par des procédés aléatoires L’analyse par simulation des flux et processus requière généralement des simulations dynamiques Les moteurs de simulation à événements discrets reposent sur plusieurs concepts : • Gestion d’échéancier •