Processus de Gauss

Chapitre 2 – Introduction à la théorie des probabilités Il s’agira de modéliser les expériences aléatoires grâce au processus de Bernoulli, de Poisson et Gaussien. I – Expérience, évènements et probabilités A – Vocabulaire et typologie des évènements  Evènements élémentaires Ce sont les différentes issues possibles associées à l’évènement aléatoire. Pour un lancer de dés, l’univers est Ω=(1,2,3,4,5,6) Evènement composés ils se réalisent avec la réalisation de plusieurs évènements élémentaires

.................................................. 8 Figure 3 : tableau des objectifs interne et externe d’une démarche qualité [4] .................................... 9 Figure 4 : modèle d'un système de management de la qualité basé sur les processus [7] .................. 12 Figure 5 : analyse du guide FD X50-818 (schéma personnel)................................................................ 14 Figure 6 : représentation du niveau 1 "Orientation Client" du FD X50-818 (schéma personnel).

restée une énigme, en particulier en ce qui concerne le magnétisme terrestre, le premier à avoir suscité l’intérêt. En 1600, William Gilbert pensait par exemple que la Terre était un gros aimant tandis (1) Pour Von Karman et Sodium. qu’en 1840, Gauss la croyait dotée d’un aimant en son centre. Mais bien que le champ magnétique possède toutes les apparences de celui généré par un tel aimant, la température au centre de la Terre est beaucoup trop élevée pour que les objets puissent y conserver leur

linéaires 2 semaines 1. Introduction et définitions, 2. Méthode de Gauss et pivotation, 3. Méthode de factorisation LU, 4. Méthode de factorisation de Choeleski MMt, 5. Algorithme de Thomas (TDMA) pour les systèmes tri diagonales. Chapitre 7 : Méthode de résolution approximative des systèmes d’équations linaires 2 semaines 1. Introduction et définitions, 2. Méthode de Jacobi, 3. Méthode de Gauss-Seidel, 4. Utilisation de la relaxation. Mode d’évaluation : Contrôle continu

combinaison . . . . . . 1.4.4 Représentation matricielle . . . . . . 1.4.5 Les différents types de solutions . . . 1.4.6 Application . . . . . . . . . . . . . . 1.5 Le Pivot de Gauss . . . . . . . . . . . . . . 1.5.1 Objectif du pivot de Gauss . . . . . . 1.5.2 Opérations autorisées . . . . . . . . . 1.5.3 Mécanisme du pivot de Gauss . . . . 1.5.4 Les différents types de solutions . . . 1.6 Inéquations linéaires . . . . . . . . . . . . . 1.7 Systèmes d’inéquations linéaires . . . . . . . 3 . . . . .

..................................................................... Notion de stigmatisme approché ............................................................................................... 50 58 66 4. Stigmatisme et approximation de Gauss ............................................................... 69 70 72 80 82 Résumé du cours ...................................................................................................................... Le dioptre plan et la lame à

différence caractéristique entre tâ­tonner, c'est - à -dire procéder, au ha­sard, par essais - erreurs et ap­prendre par l'expérience tâtonnée ? Si le tâtonnement s'exerce bien dans ces deux formes d'apprentissage, s'agit - t - il, en réalité, du même processus ? Le tâtonnement est une forme d'apprentissage par essais et er­reurs. Il est commun à l'homme et l'animal. C.Freinet, pour se situer vis à vis des behavioristes, avait relevé cette défi­nition (1) : "Il y a, selon Watson, l'auteur du

P003-008R-9782100549412.fm Page VII Jeudi, 18. novembre 2010 11:59 11 7. Les principaux modèles statistiques continus 211 I. Modèles continus simples A. La loi uniforme continue B. La loi exponentielle 211 211 214 II. La loi normale ou loi de Laplace-Gauss A. La loi normale centrée réduite B. La loi normale ᏺ(m, σ) 220 C. Usage des tables D. Abord statistique de la loi normale E. Abord probabiliste de la loi normale F. Correction de continuité 219 219 Les lois dérivées de la loi normale A. La loi du

générées de manière exogène (xi1 , xi2 , . . . , xin ) est indépendant de celui qui génère εi . : Le processus ayant généré les données Les observations H.6 Hétérogénéité entre les observations de la variable explicative : (xi1 , xi2 , . . . , xijn ) ne sont pas toutes identiques, ainsi la variance empirique des xi est non nulle. On parle d'homoscédasticité lorsque la variance d'un processus est constant. Si la variabilité des erreurs ne uctuent pas entre observations (ex. le revenu pour les

combinaison . . . . . . 1.4.4 Représentation matricielle . . . . . . 1.4.5 Les différents types de solutions . . . 1.4.6 Application . . . . . . . . . . . . . . 1.5 Le Pivot de Gauss . . . . . . . . . . . . . . 1.5.1 Objectif du pivot de Gauss . . . . . . 1.5.2 Opérations autorisées . . . . . . . . . 1.5.3 Mécanisme du pivot de Gauss . . . . 1.5.4 Les différents types de solutions . . . 1.6 Inéquations linéaires . . . . . . . . . . . . . 1.7 Systèmes d’inéquations linéaires . . . . . . . 3 . . . . . .