Orthogonalité

Matrice antisymétrique, 12 changement de base, 13 de passage, 13 inverse, 13 produit, 12 rang, 13 symétrique, 12 trace, 13 transposée, 13 Minkowski, 14, 20, 31 Moivre, 8 Moyenne, 20 arithmétique, 20 géométrique, 21 harmonique, 21 Newton, 10, 11 Orthogonalité, 14, 15 Orthonormalisation de Gram-Schmidt, 15 Parabole, 45 Parallélogramme, 14, 37 Partie imaginaire, 7 Partie réelle, 7 Pascal, 10 Plan, 38, 39 Point d’inflexion, 42 de rebroussement, 42 ordinaire, 42 Polaire, 46 Polarisation, 14 Produit cartésien

médecin. Ses travaux ont été essentiellement diffusés dans un article paru dans la Harvard Business Review en 1968. ( Principes : ➢ Facteurs de satisfaction liés au contenu du travail. ➢ Facteurs d'insatisfaction liés au contexte du travail. ➢ Orthogonalité des facteurs de satisfaction et d'insatisfaction. ➢ Nécessité de travailler sur les facteurs de satisfaction pour augmenter la motivation. Frédéric Herzberg a élaboré sa théorie à partir d'une expérience effectuée à Pittsburgh. Selon cette

de e e e l’espace et, dans les deux cas, 3.4.1 Espaces pr´hilbertiens r´els e e L’objectif est de consolider et approfondir les notions de base abord´es en classe de premi`re ann´e : proe e e duit scalaire, norme et distance associ´es, orthogonalit´, sous-espaces suppl´mentaires orthogonaux, projecteurs e e e orthogonaux, sommes directes orthogonales. Produit scalaire Produit scalaire sur un R-espace vectoriel ; d´finition d’un e espace pr´hilbertien r´el. In´galit´ de Cauchy-Schwarz, e e

CodeMoyende Paiement EstRecu CB PK CB NumeroCarte U1 CodeMoyen de Paiement Dateexp BD Relationnelles -- 88 Anne-Marie Hugues © 22 Quelques éléments pour juger un outil de modélisation Pouvoir d'expression Clarté, lisibilité, simplicité Orthogonalité Stabilité sémantique Pertinence sémantique modélisation intuitive Conclusion Comparaison MERISE, UML, ORM Pas au même niveau; ORM en amont d'UML et MERISE, traduit simplement les faits, rôles, assertions pas de recouvrement de concepts

s’est colossalement accru. Outre l'incontournable General Linear Model, nous avons maintenant les modèles logit, tobit pour variables “qualitatives”. Nous trouvons aussi la panoplie impressionnante des tests préalables des assumptions : normalité, orthogonalité, suridentification, homoscédasticité (Goldfeld & Quandt, Breusch-Pagan, White, Glesjer), indépendance sérielle (Durbin-Watson, Ljung & Box), etc.18 Plutôt qu’une logique scientifique, cette inflation technologique évoque une logique d’hôpital :

Intégrale de Wallis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177 22.2 Somme des inverses des carrés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178 23 Produit scalaire dans l’espace 23.1 Orthogonalité de deux droites . . . . . 23.2 Orthogonalité d’une droite et d’un plan 23.3 Propriétés du tétraèdre régulier . . . . 23.4 Lieux géométriques . . . . . . . . . . . 179 179 179 180 180 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

85 85 88 91 91 94 96 98 100 102 102 104 7 Espaces de Hilbert 7.1 Produit scalaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.1.1 Le cas r´el . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 7.1.2 Le cas complexe . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2 Orthogonalit´ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 7.3 Espaces de Hilbert . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.4 Projecteurs orthogonaux . . . . . . . . . . . . . . . . 7.5 Deux r´sultats importants sur les espaces de Hilbert e 7.6 Bases hilbertiennes

vectoriels engendr´s . e 2.3.3 Familles g´n´ratrices, familles li´es, e e e 2.3.4 Bases . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4 Vecteurs et syst`mes lin´aires . . . . . . . e e 2.5 Dimension . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.6 Produit scalaire et orthogonalit´ . . . . . e 7 7 8 10 10 10 11 14 14 14 15 17 17 18 20 20 20 22 23 25 27 28 31 31 31 32 32 33 33 34 35 36 36 37 38 38 39 40 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

possibilité avec cette modulation d' éteindre logiciellement certaines porteuses suivant l' du réseau ou les fréquences interdites en émission. état Le spectre du signal OFDM présente une occupation optimale de la bande allouée grâce à l' orthogonalité des sous porteuses. Auteurs : CHARBIT François – MICHEL Loïc – SUZANNE Frédéric DESS T.N.I. – Filière A.S.R. 7 Le CPL 29/11/2004 [CPL] LE COURANT PORTEUR EN LIGNE I.B.2. Spread Spectrum La modulation avec étalement de spectre est

sur ]a, b[. De plus, l’intégrale b w(x) dx a existe. Définition 2.4 (“Produit Scalaire”) Etant donné deux fonctions continues sur [a,b], on définit leur produit scalaire comme suit : b < u, v >w = a u(x) v(x) w(x) dx . 13 Définition 2.5 (“Orthogonalité”) Deux fonctions u et v définies-continues sur [a, b] sont dites orthogonales ssi : < u, v >w = 0 . Théorème 2.10 Il existe une suite infinie de polynômes (deux à deux) orthogonaux {πi (x)} tels que deg (πi (x)) = i, ∀ i. Cette suite est unique à