Modélisation

Exercices d’entraînement Micro-économie LE CONSOMMATEUR I concepts fondamentaux: courbes d’indifférence droite de budget Taux Marginal de Substitution optimum demande en fonction du revenu demande individuelle d’un bien II modélisation II.1 équations a x y = > > x*y 0 0 II.2 signification des variables x y a px py R quantité du bien X quantité du bien Y niveau d'utilité obtenue prix d’une unité de X prix d’une unité de Y revenu du consommateur II.3 parametrage situation 1 données objectives

...............................................................................1 Référentiel des complexités croissantes :....................................................................................................................1 II- MODELISATION SYSTEMIQUE DE L’ENTREPRISE ..........................................................................................................4 Les fonctions du SI dans l’entreprise.......................................................................

pls_375_p000000_qo.xp_mm_08_12 Économie 8/12/08 15:02 Page 24 QUESTIONS OUVERTES Risques financiers : quelle modélisation mathématique ? La récente crise financière a suscité des interrogations sur le rôle des modèles mathématiques en finance. Ces modèles sont indispensables, mais il faut connaître leurs limites. Rama CONT L es modèles mathématiques pénètrent tous les secteurs de la finance moderne : gestion de portefeuilles, évaluation des produits dérivés, « régulation

Bauderer, Feigel, Huber, arch.+ Haussladen, Ing. CQHE-Tectône+RFR Eléments+RFR -p. 9 Illustrations : Techniques mixtes bois-terrepour la résidence Salvatierra à Rennes, J.L. Barrier, arch, programme CEPHEUS Explorations proposées pour la modélisation d’un concept habitat-énergie Le concept se décline sur 3 points suivants : 1) La définition des modes d’occupation des espaces selon leur fonction habitat ou activité (intermittences liées aux usages) 2) La définition des ambiances climatiques

Addison-Wesley, 1995 Graham, I., Object-Oriented Methods, Principles and Practice, Addison-Wesley, 2001 Larman C., UML et les Design Patterns, CampusPress, 2002 Larman C., Applying UML and Patterns, Prentice Hall, 2002 Muller P.A. et N. Gaertner, Modélisation objet avec UML, Eyrolles, 2000 Oestereich B., Developing Software with UML, Addison-Wesley, 2001 Stevens P. et R. Pooley, Using UML, Software Engineering with Objects and Components, Addison-Wesley, 2000 http://www.uml.org http://www.rational.com/uml/index

L’INFLATION EN GUINEE 40 30 20 % 10 0 Q 1 Q 1 Q 1 Q 1 Q 1 Q 1 Q 1 Q 1 3 3 3 3 Q Q Q 3 Q 3 3 Q 19 99 20 02 Q 20 05 20 00 20 03 Q 20 06 20 01 20 04 Q 3 INSTITUT MONETAIRE DE L'AFRIQUE DE L'OUEST WEST AFRICAN MONETARY INSTITUTE Modélisation de la Dynamique de l’Inflation en Guinée Copyright © 2007 Institut Monétaire de l’Afrique de l’Ouest (IMAO) P. M. B. CT 75 Accra, Ghana L’Institut entreprend des études sur des thèmes d’actualité touchant la ZMAO pour en aviser le Conseil de

L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE UNIVERSITE MOULOUD MAMMERI DE TIZI-OUZOU FACULTE DU GENIE DE LA CONSTRUCTION DEPARTEMENT DE GENIE MECANIQUE MEMOIRE DE MAGISTER Spécialité : GENIE MECANIQUE Option : THERMOFLUIDES Thème : MODELISATION ET SIMULATION DES PERFORMANCES D’UNE INSTALLATION HYBRIDE DE CONVERSION D’ENERGIES RENOUVELABLES Présenté par : BAGHDADI Fazia Devant le jury composé de : M. DJENNOUNE Saïd Professeur UMMTO Président M. MOHAMMEDI Kamal Professeur UMBB Rapporteur

chercher à modéliser un phénomène a posteriori. La modélisation statistique doit être différenciée de la modélisation physique. Dans le second cas, des physiciens (c'est aussi vrai pour des chimistes, biologistes, ou tout autre scientifique), cherchent à construire un modèle explicatif d'un phénomène, qui est soutenu par une théorie plus générale décrivant comment les phénomènes ont lieu en exploitant le principe de causalité. Dans le cas de la modélisation statistique, le modèle va être construit à partir

réseaux de neurones formels doit être considérés comme une extension puissante de techniques bien connues des ingénieurs, telles que la régression, et nous illustrerons notre propos par quelques exemples industriels choisis dans les domaines de la modélisation, de la commande, et de la classification automatique. 2. LES NEURONES FORMELS Un "neurone formel" (ou simplement "neurone") est une fonction algébrique non linéaire et bornée, dont la valeur dépend de paramètres appelés coefficients ou

soleil…………………………………..……14 I.4. Les capteurs solaire à Concentration…………………………………………………….....15 I.5. Conclusion…………………………………………………………………………………19 Chapitre II : Analyse fonctionnelle et choix des solutions……………………………………..20 II.1. Introduction et modélisation du système…………………………………………..…...…21 II.2. Analyse fonctionnelle……………………………………………………………..…...….21 II.2.1.Analyse fonctionnelle de besoin (AFB)………………………………………….………21 II.2.2. Analyse fonctionnelle technique (AFT)…………………………………….……...…...29 II.3