Matrix Reloaded

to the control to the criterion while the second consists in adding to the prediction matrix of the criterion an "intelligent" matrix of correction (it vanishes when correction is not necessary). Important properties are presented for SISO nonlinear systems of relative degree one or two. Keywords: Predictive control, continuous-time (relative degree), non-minimum phase, linear correction, intelligent matrix correction, turbocharged Diesel engine, EGR-VGT, Electric wheelchair.

Introduction à l'analyse de données Analyse en Composantes Principales Les données Les données se présentent sous la forme d’un  tableau de n individus décrits par p variables  quantitatives. X3 Dans l’espace ℜ p L'ACP est la plus connue  des analyses factorielles.   Elle fournit une  représentation graphique  2D simplifiée de données   multidimensionnelles,   directement analysable par  notre cerveau. Elle est  fondée sur la recherche du  meilleur « résumé »  graphique possible d'un

[pic] Le style Expressif est appelé ordinairement Promouvant ; Le stylé Conciliant est appelé ordinairement Facilitant ; Le stylé Directif est appelé ordinairement Contrôlant ; Le style Analytique est appelé ordnairement Analysant ; Promouvant (S'impose -Expansif) Énergique, enthousiasme, chaleureux, créatif, intuitif, affirmatif, souvent en retard, tourné vers le futur, trop pris, impulsif, optimiste, stimulant, débordé, actif, joueur Facilitant (A l'écoute - Expansif) Amical, coopératif

Les outils de la qualité 1. Pour rechercher les causes des défauts et qualifier leur impact a- Le Diagramme de causes et effets ou diagramme d'Ishikawa Kaoru Ishikawa (synonyme : diagramme en arêtes de poisson). Diagramme permettant d'examiner les causes profondes des problèmes. En posant continuellement la question « Pourquoi? », on finit par découvrir la véritable cause du problème. Généralement utilisé pour mettre en évidence les causes d'un problème et les regrouper dans des catégories

Choisir une solution Pour préparer et faciliter la prise de décisions, l’assistant analyse les solutions et détermine la solution la plus satisfaisante en fonction des objectifs à atteindre et des contraintes. Les solutions possibles devront donc être évalué de façon précises et fiable grâce à des outils et des méthodes adaptées à la situation. A°) Définition des critères de comparaison des solutions : La méthode F.A.R.E (F = Faisabilité ; A = Acceptabilité ; R = Rentabilité ; E = Efficacité)

Exercice 1 commun à tous les candidats(4 points) On donne ci-dessous le tableau de variation de la fonction par : du plan. f dénie sur ]0 ; 1[∪]1 ; +∞[ 1 f (x) = xlnx et on nomme C sa représentation graphique dans un repère orthogonal (O; i, j) 1. Justier que ln( 1 ) = −1 e f ´(x), 1 e par 2. Justier les éléments suivants donnés par ce tableau de variations : ˆ ˆ ˆ signe de limites aux bornes de l'ensemble de dénition, image de f . On admet que

Initiation à l'économétrie des données de panel F. Legendre Centre d'Études de l'Emploi Université Paris-XII  Faculté de Sciences économiques et de Gestion Master Économie appliquée  Séminaire  Méthodes économétriques  Année universitaire 2007-2008 Organisation de la présentation Trois fondamentaux de l'économétrie Les données de panel L'hypothèse d'erreur composée Fondamental 1  Quantier une relation causale y = ax + b Lien faible 6 Lien moyen 6 Lien fort 6 y

: INTRODUCTION 4 III : DESCRIPTION OF SWOT 5 A : General 5 B : Working 6 1 : Selection of the working group 6 2 : Explain the method 6 3 : Information research 7 4 : Selection of key elements and construction of the matrix 7 5 : Strategy development 8 6 : Other tools 9 C : Analyse writers 10 IV : EXAMPLE OF SWOT 11 V : CRITICAL ANALYSIS 13 VI : CONCLUSION 16 VII : BIBLIOGRAPHY 17 INTRODUCTION Develop product, complete a project, solve

´ UNIVERSITE CLAUDE BERNARD LYON 1 Cours: O. Kravchenko Institut Camille Jordan Travaux dirig´s: T. Altınel, T. Eisenk¨lbl & S. Richard e o Math IV, analyse (L2) – Fiche 5 31 mars 2008 Exercice 1 (Extr´ma). e 2 → R la fonction d´finie par f (x, y) = 2x3 + 6xy − 3y 2 + 2 pour tout (x, y) ∈ R2 . Soit f : R e 1. D´terminer les extr´ma relatifs (locaux) de la fonction f . e e 2. La fonction f poss`de-t-elle des extr´ma absolus sur R2 ? e e 3. Repr´senter le segment de droite L d´fini par e e L = {(x

b, c) On simule Y vecteur gaussien centré réduit de dimension 2. On obtient alors une simulation de X par la formule : X=RY+m Question 3 mahalanobis<-function(m1,m2,a,b,c,n){ Y<-matrix(rnorm(2*n,0,1),nrow=2) m<-c(m1,m2) sigma<-matrix(c(a,b,b,c),2,2) R<-chol(sigma) X<-R%*%Y+matrix(m,ncol=n,nrow=2) return(X) } Question 4 * a définit la dispersion des valeurs sur l’axe des abscisses. Plus on augmente sa valeur, plus elles sont dispersées. Les points verts sont obtenus