Paramètre de forme

et adaptation des paramètres de sa fonction de transfert au procédé à contrôler. Figure 1.3 : Exemples de régulateurs 6.1- Schéma fonctionnel d’un régulateur13 13 Figure 1.4 : présentation d’un schéma fonctionnel d’un régulateur. 6.2- Les caractéristiques du régulateur PID Le régulateur standard le plus utilisé dans l’industrie est le régulateur PID (proportionnel intégral dérivé), car il permet de régler à l’aide de ses trois paramètres les performances

mathmaurer.com – Cours – 1ère S I – Forme canonique d'un polynôme de degré 2 Définition 1: On appelle fonction polynôme de degré 2 une fonction de la forme : Pour tout x  , x  ax2 + bx + c avec a, b, c   et a ≠ 0 (forme développée) Vocabulaire : Les réels a, b et c sont appelés les coefficients du polynôme. Propriété 1: Pour toute fonction f : x  ax2 + bx + c avec a, b, c   et a ≠ 0, il existe deux réels uniques α et β tels que : pour tout x  , ( ) ( ) (forme canonique)  II – Résolution

par réglage et adaptation des paramètres de sa fonction de transfert au procédé à contrôler. Figure 1.3 : Exemples de régulateurs 6.1- Schéma fonctionnel d’un régulateur 12 12 Figure 1.4 : présentation d’un schéma fonctionnel d’un régulateur. 6.2- Les caractéristiques du régulateur PID Le régulateur standard le plus utilisé dans l’industrie est le régulateur PID (proportionnel intégral dérivé), car il permet de régler à l’aide de ses trois paramètres les performances (amortissement

fortement typé) Pas d'effet de bord sauf pour les E/S On y programme essentiellement par opposition de fonction (Un programme = un ensemble de fonctions, sans fonction principale) les informations circulant entre les programmes par l'intermédiaire des paramètres des fonctions. Langages applicatifs (?Cobol, SQL) Programmation fonctionnelle sans variable Langages impératifs On programme avec les instructions qui agissent par effet de bord en modifiant le contenu de la mémoire. Langages logiques

tableau : c'est le tableau de la série statistique ; 2. représentation graphique de cette série ; 3. caractérisation de la série à l'aide de paramètres, afin, par exemple, de la comparer à d'autres séries statistiques. Deux paramètres dits de position (la moyenne et la médiane) ont déjà été étudiés dans les classes antérieures. Sont définis ici des paramètres dits de dispersion : les quartiles, la variance, l'écart type et l'intervalle interquartile, ainsi qu'un nouveau type de représentation graphique

Installation de SBS 2003 4- Internet et messagerie dans SBS 2003 1 5- Configuration des utilisateurs 6- Configuration d’Exchange 7- Installation de Microsoft ActiveSync 4.5 8- Certificat 9- Activation de la fonction Direct Push 10- Configuration des paramètres de synchronisation page 12 page 14 page 15 page 15 page 15 page 15 V - Fi nali sat ion page 16 VI - C oncl us ion page 17 Glos saire page 18 Anne xe s page 19 Diagr amme de Gantt page 20 Remerciements Merci à

....................................................................................................... 10 2.1. Les 9 COmmaNdemeNts de La CHarte ....................................................................................... 11 2.2. Les Paramètres dU LOGO ............................................................................................................. 13 2.2.1. Les références couleurs ............................................................................................

SGA (System Global Area) C’est la zone mémoire réservée à l’instance; elle est allouée au démarrage et contient les informations d’une et une seule instance Oracle. Sa taille ne change pas durant l’exploitation, et dépend des valeurs de certains paramètres du fichier de démarrage INIT.ORA. Cette zone est libérée à l’arrêt de l’instance. Plus la taille du SGA est grande, plus Oracle va travailler en mémoire et moins il va accéder au disque. Les types d’informations contenues dans la SGA sont: des blocs

celui d’estimation de paramètres en aveugle. Pour ces deux problèmes, une nouvelle classe de modèles de mélanges est étudiée, celle des mélanges inversibles, décrits par des équations différentielles. Pour le problème de séparation aveugle de source, nous définissons la notion de séparabilité selon un modèle d’entrées fixé, puis proposons des méthodes de séparation basées sur des statistiques des signaux et de leurs dérivées. Pour le problème d’estimation aveugle de paramètres, nous définissons la

régression à l’aide de réseaux de neurones. En nous appuyant sur des résultats récents sur l’estimation des moindres carrés pour les séries temporelles non linéaires, nous proposons une méthodologie complète et explicite pour l’estimation des paramètres (processus d’apprentissage) et pour le choix du modèle (sélection d’architecture). En particulier, nous donnons une solution au problème de l’élagage dans un perceptron multi-couches au moyen d’une méthode pas à pas utilisant un critère de type