Model 1

M​ odélisation ​ N​ umérique 1. Introduction : Le but de cette partie est de modéliser l’essai œdométrique à l’aide du logiciel Plaxis.  Nous comparons les résultats obtenus (courbe de compressibilité et de consolidation) à ceux  des essais réalisés en laboratoire et aux différentes méthodes théoriques. Les résultats nous  permettrons de caler le modèle utilisé par rapport au modèle réel et de valider d’améliorer ou  de confirmer les hypothèses de la loi de comportement utilisée  La démarche de 

SERIES TEMPORELLES ESTIMATION PARAMETRIQUE ET NON PARAMETRIQUE AVEC LE LOGICIEL R Mohamed BOUTAHAR 4 décembre 2007 1 1 Département de mathématiques case 901, Faculté des Sciences de Luminy. 163 Av. de Luminy 13288 MARSEILLE Cedex 9, e-mail : boutahar@univmed.fr Table des matières 1 Modèle de régression multiple 0.1 0.2 1 Hypothèse de normalité (conséquence) . . . . . . . . . . . . . . Prévision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 6 7 8 15 15 15 16 16 17 18

Par Youssef NEJJARI www.ininfo.fr www.ininfo.fr Page 1 Créer un CV. Dans cette partie on va faire un peut de pratique et je vous propose comme TP n la réalisation d’un CV. 1. Préparation : Alors on à besoin des informations suivantes : - L'entête Une photo de vous. Vos informations personnelles (Prénom Nom, Adresse, Téléphone, Email, Prénom URL d'un site perso, Permis, Age, Situation, personnelle, Nationalité …) , Nationalité, Vos diplômes avec précision de la date d’obtention

AKOUSSAH K. Esénam :Université du Bénin ;Ecole Nationale Supérieure d'Ingénieurs B.P. 1515 Lomé -TOGO FAFARD Mario et HENCHI Karnel :Université Laval ;Faculté des Sciences et Génies Département de Génie Civil, Québec, Canada,G l K 7P4. Mots clés :Modèle numérique, Coefficient d'amplification dynamique,Analyse dynamique, Interaction pont-vehicules, Elémentsfinis, Algorithme, Systèmes découplés. RESUME La recherche sur la réponse dynamique des ponts a commencé dans les années 50 après l'effondrement

Économétrie Francesco Quatraro M1 EFM – 2010/2011 Économétrie Francesco Quatraro – 2010/2011 1 Structure du cours 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Définition d’économétrie La régressions simple Le modèle de régression multiple Multicollinéarité et sélection du modèle optimal La violation des hypothèses Le modèles non linéaires Le modèles à décalages temporels Introduction aux modèles à équations simultanées Éléments d’analyse des séries temporelles La modélisation VAR Économétrie Francesco

Résumé   4 1 Introduction   4 2 Revue de la littérature   5 2.1 Des résultats empiriques peu concluants pour l’approche de long terme   6 2.2 Les analyses récentes sur le rôle du climat comme évènement déclencheur d’un conflit apparaissent prometteuses  Où se situe actuellement la littérature académique ?   7  8 2.3 3 Modélisation : Présentation d’une structure et hypothèses sous-jacentes   8 4 Spécification d’un modèle avec deux canaux

Modèles P.N.L. Préambule Ces fiches ont été réalisées comme supports pour des formations en entreprise et des week-ends individuels : Se connaître et améliorer sa communication Collaborer et travailler en équipes Nous vous les proposons gratuitement, pour un usage personnel. Si vous souhaitez les utiliser à des fins commerciales, ou comme supports professionnels, merci de respecter deux conditions : - préciser vos sources (auteur et liens sur les bas de pages) - faire un don à l'association :

SYNTHESE PERSONELLE 1. Pourquoi avoir choisi ce sujet Lorsque j’ai découvert les différents thèmes qui s’offraient à nous cette année dans le cadre des TPE, j’ai immédiatement été attirée par « savants et science, d’hier et aujourd’hui », pourtant je m’en suis vite détournée car ce thème était assez complexe d’un point de vue mathématique. Je voulais traiter un sujet universel et d’actualité. Je me tournais alors vers différents sujets tels que l’intelligence artificielle, le clonage… Mais après

____________________________________________________________ _____________ 11 1. 2. 3. Les acteurs Les processus métier Le modèle du domaine 11 13 16 VUE SYSTEME INFORMATIQUE________________________________________________ __________ 17 1. 2. 3. 4. Le contexte statique Les cas d’utilisation Le contexte dynamique Le modèle du domaine affiné 17 19 30 32 VUE APPLICATIVE ____________________________________________________________ ________ 37 1. 2. 3. La maquette La navigation (optionnel) Les classes participantes

l’inverse comme cela existe trop souvent). II. La modélisation Les méthodes d’étude des systèmes d’information ont pour objectif de décrire ces systèmes à l’aide de modèles, puis de réaliser les systèmes informatisés qui en découlent. MERISE est une de ces méthodes, la plus répendue en France actuellement. A. Qu’est qu’un modèle Un modèle peut être défini comme étant une image de la réalité. Toute réalité complexe3 a besoin d’être représentée pour être comprise et maîtrisée. Ex : Une carte routière