Processus de Gauss

la simulation) traduisant un apport d’eau froide par exemple. Patrick BRUNET-Emile FERRERE 7 Année 2000-2001 Régulation thermique sous Matlab B.3. Construction du correcteur flou B.3.1. Introduction à la logique floue Si les processus commandés sont linéaires, (c’est-à-dire lorsque les grandeurs de sortie sont reliées aux grandeurs d’entrée par des équations différentielles linéaires) ils peuvent être alors modélisés par un modèle mathématique (fonction de transfert en « p » pour

susceptibles de fournir une méthodologie de la formation : - le concept de trajectoire générale (représentations et modèles se complètent pour qu’en fin de parcours, chaque formé se soit construit son propre modèle). - le concept de processus de formation (instruction, documentation, observation, expérimentation et rétroaction, entraînement, mise en situation, recherche). - le concept de modes de formation (collective, différenciée, individualisée, personnalisée). Tous ces challenges

Enfin nous allons exposer les quelques notions de capabilités machine et procédé. LA MSP et l’objectif cible II/ 1. Définition La Maîtrise Statistique des Procédés (En anglais SPC), est une démarche qui vise à maîtriser le processus en faisant recours aux tests et contrôles des procédés en passant par des enregistrements relatifs à la qualité. Des techniques statistiques sont aussi appliquées pour la vérification de l’aptitude des procédés et des caractéristiques du

multinomiale Loi hypergéométrique ou loi du tirage exhaustif Loi de Poisson Lois limites Résumé 6 • Lois de probabilité continues 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 Généralités Loi uniforme Loi exponentielle Loi gamma Lois bêta de types I et II Loi de Laplace-Gauss ou loi normale Loi log-normale 7 • Convolution. Fonctions caractéristiques. Convergences stochastiques 7.1 IV Convolution 45 46 49 49 52 54 56 57 58 59 67 67 69 70 71 77 80 83 84 87 89 89 90 92 95 97 100 109 112 112 7.2 7.3 7.4 7.5 Fonction

récemment que le monde de l’entreprise s’intéresse au rôle que peut jouer l’informatique dans l’organisation du travail. Le workflow est un outil qui apporte dans cette optique une véritable aide à l’organisation, l’exécution et l’optimisation d’un processus de travail. Mon stage s’est effectué a l’INRIA Rhône-Alpes, dans l’équipe Opéra qui développe plusieurs axes de recherche : • L’édition de documents structurés (Thot) [16] • L’édition coopérative (Byzance et Amaya) [15] • L’édition de documents multimédia

TEMPORELLES 31 I- STATIONNARITE 31 1. Définitions et propriétés 31 2. Fonctions d’autocorrélation simple et partielle 32 3. Tests de stationnarité et de « Bruit Blanc » 33 II- MODELISATION DE LA SERIE STATIONNAIRE : IDENTIFICATION DU PROCESSUS GENERATEUR 36 1. Identification d’un modèle AR(p) 37 2. Identification d’un modèle MA(q) 37 3. Identification d’un modèle ARMA (p, q) 37 III- LA METHODE DE BOX ET JENKINS 38 CHAPITRE IV : LA MODELISATION VAR (Vector Auto Regressive)

l’inversionconventionnellevueauchapitreprécédents’avérerapeuefficace. Lesoutilsdecalculparélémentsfinisfontdonctrèssouventappelàdesméthodes pluspertinentestellesquecellesparéliminationdeGauss,deCholeskyoufrontale. Ilexistedeuxgrandesfamillesdeméthodesderésolution :lesméthodesdirectes (Gauss,Cholesky,frontale,etc.)etlesméthodesitératives(gradientsconjugués). Leur efficacité sera directement liée aux performances du ou des processeurs de l’ordinateurutilisé

tirage exhaustif Loi de Poisson Lois limites Résumé 67 67 69 70 71 77 80 83 84 87 6 • Lois de probabilité continues 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 Généralités Loi uniforme Loi exponentielle Loi gamma Lois bêta de types I et II Loi de Laplace-Gauss ou loi normale Loi log-normale 89 89 90 92 95 97 100 109 7 • Convolution. Fonctions caractéristiques. Convergences stochastiques 7.1 IV 112 112 Convolution 7.2 7.3 7.4 7.5 Fonction caractéristique Convergence des suites de variables

individuels. Ainsi, les sujets doivent être préalablement sélectionnés. Une fraction d'individus composera un échantillon via un tirage équiprobable. L'enquête vise à étendre à la population entière les propriétés constatées à l'échantillon; c'est le processus inférentiel statistique. Les instruments de mesure: Les informations recueillies sont inutilisables sous leur forme primitive, c'est pourquoi elles sont traduites sous leur forme numérique. Les statistiques2 ont pour but de distinguer les variations

groupe d’événements incompatibles dont les probabilités sont connues Il existe un événement A issu du groupe dont la probabilité conditionnelle est connue P(E1) ; P(E2) ; … ; P(Ei) P(A/E1) ; P(A/E2) ; …. ; P(A/Ei) Le principe de l’application du processus de Bayes est de calculer ce qui est inconnu, c’est à dire les probabilités des diverses causes de A sachant que A est réalisé : P(E1/A) ; … ; P(Ei/A) Par exemple : Deux urnes U1 et U2. Dans chacune des deux urnes, il y a des boules blanches et des