Matrice symétrique

d'espace vectoriel euclidien. 4.1.1. Espace vectoriel R n. 4.1.2. Produit scalaire dans R n. 4.2. Approche euclidienne de la régression. 4.3. Régression orthogonale. Axe principal. 4.3.1. Introduction. 4.3.2. Définitions. 4.3.3. Diagonalisation de la matrice des variances-covariances. 4.3.4. Recherche des axes principaux. 4.3.5. Coordonnées factorielles et composantes principales. 4.3.6. Propriétés des composantes principales. 5. Régression multiple. 5.1. Position et résolution du problème. 5.2. Coefficient

d'espace vectoriel euclidien. 4.1.1. Espace vectoriel R n. 4.1.2. Produit scalaire dans R n. 4.2. Approche euclidienne de la régression. 4.3. Régression orthogonale. Axe principal. 4.3.1. Introduction. 4.3.2. Définitions. 4.3.3. Diagonalisation de la matrice des variances-covariances. 4.3.4. Recherche des axes principaux. 4.3.5. Coordonnées factorielles et composantes principales. 4.3.6. Propriétés des composantes principales. 5. Régression multiple. 5.1. Position et résolution du problème. 5.2. Coefficient

en bloc : ……………………………………………………………………………………..09 4-code cyclique :………………………………………………………………………………….…10 5-code de répétition :………………………………………….…………………….……………11 6-distance minimale :………………………………………..…………………………………. 11 7-matrice génératrice :………………………………………..………………………………. 12 8-matrice de contrôle :…………………………………………………………….……….……12 9-syndrome……………………………………………………….…………………….…………… 12 10-classification de la problématique :………………………………….….……..……13 CHAPITRE II . code de Hamming :…………………………………….……….……… 14

1.1 Résolution des systèmes triangulaires. . . . . . . . . . . . 2.1.2 Méthode d'elimination de Gauss et décomposition LU . . . 2.1.3 Elimination avec recherche de pivot. . . . . . . . . . . . . 2.1.4 Matrices tridiagonales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.5 L'inverse d'une matrice. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.6 Considération sur la précision des méthodes directes pour les systèmes linéaires. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Méthodes itératives. . . . . . .

logic array, réseau logique programmable) II. Les déférents types du circuit programmable : 1. PAL : Les deux matrices sont programmables matrice AND programmable suivie d'une matrice OR fixe Exemple de programmation d’une PAL : * Struture générale d’un PAL : 2. FPGA : Les circuits FPGA sont constitués d'une matrice de blocs logiques programmables entourés de blocs d'entrée sortie programmable. L'ensemble est relié par un réseau d'interconnexions

(environ 4 séances) • • • • • Matrice de transition et classification des états. Stabilité, récurrence et périodicité. Loi stationnaire. Probabilités d'absorption. Les chaînes de Markov apparaissent régulièrement en finance (modélisation de l'évolution de titres en Bourse), en économie et dans bien d'autres domaines liés à la gestion. • L'étudiant devra être à l'aise avec le calcul matriciel de base (addition, multiplication et inversion de matrices) et il est de sa responsabilité de

mSR . cos(α − 4Π / 3). iR 2   i  lS   iS 3   mSR . cos(α − 4Π / 3) mSR . cos(α − 2Π / 3) mSR . cos(α )   R3     [LS] [MSR] ms lS mS (3.1) [LS] : matrice [3,3] est appelée matrice inductance du stator et [MSR] : matrice [3,3] également, est la matrice inductance mutuelle entre le stator et le rotor. [MSR] est une matrice circulante en ce sens que la 2ème ligne est obtenue à partir de la 1ère en décalant d’un cran vers la droite chaque terme. De façon similaire, on aura au rotor :

on les additionne. Le nombre que l'on recherche est donc 25 soit 23+2 ou bien 15+10. Test des matrices Concept : Lors des tests de recrutement, les matrices sont bien souvent composées de trois lignes et de trois colonnes. L'objectif est de déterminer la figure géométrique qui remplit la case vide. Astuces : Il vous faut comprendre comment a été construite la matrice. La difficulté de la matrice tient à son organisation : la logique peut être verticale, horizontale ou les deux, voire diagonale

interaction génétique avec celle de notre milieu socioculturel et de notre éducation. Au cours de ce TPE, nous chercherons à démontrer l’existence ou non d’un visage parfait que l’on peut définir comme un visage aux belles proportions, unique et symétrique. Enfin, nous verrons l’action de l’environnement sur le visage et les moyens pour améliorer ce dernier. I. Qu’est ce que de belles proportions esthétiques ? Morphologie et anatomie du visage L’étude de la morphologie du visage est

pour la X *  (0, 0) n’est pas un optimum. C’est un point singulier, appelé aussi point de selle. Les conditions du premier ordre ne sont donc pas suffisantes. Définition Le Hessien est une façon d’écrire les dérivées secondes à l'aide d’une matrice (ou tableau). Soit f ( x, y) une fonction deux fois dérivable, alors le Hessien est : (  f xx2) ( x, y ) H ( x, y )   ( 2 )  f yx ( x, y )  ( f xy2) ( x, y ) . ( f yy2) ( x, y )  ( ( On a toujours f xy2) ( x, y)  f yx2)