Matrice

2. A = ( 1 0 1 −1 ) , B = −1 1 0 0 1 −2  3. A =  1 2 1 0 0 0 1 −1 0 0 0 0 0 0 0 1 −1 5 0 0 0 2 −2 −1 0 0 0 1 −3 4 , B =  −1 −1 0 0 2 1 0 0 3 5 0 0 0 0 2 −4 0 0 5 −2 0 0 1 1  Indication. Noter que A et B sont des matrices diagonales par bloc. � Exercice 2. Représentation d’une application linéaire. Donner la représentation matricielle des applications linéaires sui- vantes dans les bases canoniques des espaces en jeu. 1. f : { R3 → R3 (x, y, z) 7→ (x +2y +3z,2y −

Exercices Corrig´s e Applications lin´aires e Exercice 1 – On consid`re l’application lin´aire : e e f : R4 → R2 1) 2) 3) 4) , (x1 , x2 , x3 , x4 ) → (x1 + x2 + x3 + x4 , x1 + 2x2 + 3x3 + 4x4 ) . Quelle est la matrice de f dans les bases canoniques de R2 et R4 ? D´terminer le noyau de f . L’application lin´aire f est-elle injective ? e e Quelle est l’image de f ? L’application f est-elle surjective ? Soit y1 , y2 deux r´els, pr´ciser un vecteur u de R4 tel que f (u) = (y1 , y2 ). e e Exercice

généraux des différentes approches .I. L’analyse concurrentielle de Porter : 1.1 Une analyse de l’externe : les forces concurrentielles 1.2 Une analyse de l’interne : la chaîne de valeur .II. Les matrices du Boston Consulting Group (BCG) .III. La matrice d’Arthur D. Little (ADL) .IV. La matrice de Mac Kinsey (McK) Gérard Lécrivain – Managmarket.com Lycée Mariette – Académie de Lille Dossier 2 : Approches et modèles d’analyse stratégique Introduction : Objectifs généraux des différentes

et qui les a modélisés comme des ressorts linéaires unidimensionnels (les membrures étaient supposées rigides, et les articulations passives parfaites). Ces hypothèses ont permis de réduire l’analyse de la rigidité d’un mécanisme à l’analyse de sa matrice jacobienne. Une évolution de ce modèle, tenant compte des flexibilités dans les membrures a été présentée dans [10] en utilisant des corps rigides et des flexibilités par des ressorts en torsion ou en flexion. Généralement, cette modélisation fournit

Classification des EDP . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.3 A propos des m´thodes de discr´tisation d’EDP . e e 1.2 Analyse num´rique matricielle : motivations et rappels e 1.2.1 Motivation et classification des m´thodes . . . . e 1.2.2 Rappels sur les matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3 3 5 6 7 7 8 2 Approximation de la solution de l’´quation de la chaleur en e dimension 1 par diff´rences finies e 2.1 Principe de la m´thode : le probl`me aux limites d’ordre

des matrices : ?? x = [1 2 4 5 7 3] retourne le vecteur (1,2,4,5,7,3). ?? (a:k:z) retourne le vecteur (a,a+k,a+2k,a+3k,...,a+Nk), avec N tel que a+Nk ? z?? ?a+(N+1)k. ?? x(m:n) retourne les valeurs de x d'indice compris entre m et n. ?? additionner deux vecteurs x et y de même longeur z=x+y ?? multiplier terme à terme deux vecteurs de même longeur z = x.*y (notez le . avant le *) Liste non exhaustive de fonctions : ?? zeros (N) : crée une matrice N*N remplie de 0 ?? ones (N) : crée une matrice N*N

Matrice Mc Kinsey en pratique Page 1 La matrice Mc Kinsey en pratique Dernière mise à jour : 29 Janvier 2010 HOME Portails : 5S Production Lean Manufacturing Maintenance Management Qualité Stratégie AUTEUR Matrice Mc Kinsey La méthodologie de construction de la matrice Mc Kinsey en pratique. Un outil classique du diagnostic stratégique d'entreprise expliqué par l'exemple : Quatre segments d'activité sont retenus pour une entreprise française d'électronique grand public, filiale d'un

donnés doivent satisfaire à l’équation de la courbe, nous obtenons le système d’équations suivant : ax2 + bx1 + c = y1 1 ax2 + bx2 + c = y2 2 ax2 + bx3 + c = y3 3 Ce système d’équations ayant les variables a, b, et c, peut être traduit sous forme de matrice augmentée, qui correspondra bel et bien à celui présenté dans l’exercice. 8. Si le système est cohérent, nous pouvons soustraire les deux premières equations de la dernière, par exemple. Le résultat obtenu sera alors c – a – b = 0 ou c = a + b. Le

analyser avec soin pour déterminer les possibilités d’installer l’entreprise dans une situation telle qu’elle puisse profiter au mieux de ses forces. Pour ce faire, nous mettrons la lumière sur, les principaux outils d’Analyse stratégiques notamment la Matrice D’Igor ANSOFF, Mac KINSEY , M. PORTER , SWOT , ainsi que l’analyse PEST I. ANALYSE PEST L'analyse PEST est un outil de stratégie utilisé pour analyser le macro-environnement externe dans lequel une société

FCS de l’environnement 4. Les matrices de gestion de portefeuille Les matrices d’allocation de ressources permettent aux managers de la direction générale de gérer leur portefeuille d’activités et notamment de sélectionner les DAS qu’il convient de conserver et ceux qu’il vaut mieux céder. A des niveaux différents, ces matrices s’intéressent à l’équilibre du portefeuille, à l’attrait des DAS et au degré de compatibilité entre les DAS 4.1. La matrice BCG Développée dans les années