Sous-espace vectoriel engendré

de bases orthogonales de signaux, dont les spectres sont optimisés conjointement au moyen d’un critère d’égalisation de l’énergie dans un ensemble de sous-bandes prescrites. Ce travail est mis en oeuvre dans le cadre de la réalisation de signalisations spectralement équilibrées pour les communications CDMA appartenant à l’espace vectoriel engendré par les séquences de Walsh. Mots clés séquences de Walsh, scrambling, CDMA, bases de signalisation orthogonales, équilibrage spectral, RAKE. 9 10 11

d’information………………………………………….……….08 4.1 le modèle booléen………………………………………………………………..……….08 4.1.1 le modèle booléen de base………………………………………………………….......08 4.1.2 le modèle booléen étendu………………………………………………………………..09 4.2 le modèle vectoriel………………………………………………………………………..10 4.2.1 le modèle vectoriel de base...................................................................................10 4.3 le modèle probabiliste…………………………………………………………………….11 5. la reformulation de requête…………………………………………………………………..12 6. évaluation

du domaine sciences et techniques. Elle s'adresse aux étudiants de troisième semestre licence nouveau régime (LMD). Le contenu de ce polycopié regroupe le programme enseigné dans le département du tronc commun technologie de l’UHBC. Il est rédigé sous forme de cours détaillés, avec des applications résolus et des exercices supplémentaires non résolus. Il est présenté avec un style très simple qui permet aux étudiants une compréhension très rapide. Le contenu de ce polycopié est structuré en cinq

Mohamed et Hasan bin Mûsa ibn Shâkir, travaillant dans la maison de la sagesse (Bayt al-Hikma) à Bagdad. i Table des matières 1 Introduction aux Distributions 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Espaces des fonctions tests-Espaces des distributions 1.3 Opérations sur les distributions . . . . . . . . . . . . 1.4 Convolution des distributions . . . . . . . . . . . . . 1.5 Transformées de Fourier et de Laplace . . . . . . . . 1.6 Travaux Dirigés . . . . . . . .

. . . . . 1.6.2 Pour les DL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6.3 Autres exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Variables aléatoires réelles discrètes finies 2.1 Rappels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.1 Espace probabilisé fini . . . . . . . . . 2.1.2 Conditionnement et indépendance . . . 2.1.3 Variables aléatoires finies . . . . . . . . 2.1.4 Lois discrètes usuelles . . . . . . . . . 2.2 Complément : espérance conditionnelle . . . . 2.3 Rappels (suite) .

séparation . 19 1.5.3 Système dual, topologie faible 23 1.5.4 Transformée de Fenchel-Legendre . 24 CHAPITRE II EXEMPLES DE MESURE DE RISQUE ET MESURES DE RISQUE SUR LI 26 2.1 Mesures de risque sur des espaces plus généraux 26 2.2 Mesures de risque sur LI 27 2.3 Exemples de mesures de risque sur LI 28 2.3.1 Définition de la CVAR}., . . . 28 2.3.2 Le cas de la mesure shortfail risk 33 2.4 . Conclusion

. . . . 3 1.2 Rappels sur les fonctions r¶eelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.3 D¶enombrabilit¶e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2 Tribus et applications mesurables 8 2.1 Tribus, espaces mesurables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2 Applications mesurables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3 Structure des fonctions mesurables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

UNIVERSITES DE BORDEAUX I, AIX-MARSEILLE III, BRUXELLES(ULB ET VUB) , EVORA , PADOUE ? PARIS V , TOULOUSE III Sous l’égide de l’OMS CERTIFICAT INTERNATIONAL D’ECOLOGIE HUMAINE UNIVERSITE DE BORDEAUX I DE LA LUTTE CONTRE L’ONCHOCERCOSE A L’ECOLOGIE HUMAINE : MODALITES DE LUTTE ET POST PROGRAMMES EN AFRIQUE DE L’OUEST Mémoire présenté par Alioune Badara BADJI JURY Mr M. LESBATS, Directeur du C.I.E.H. Université de Bordeaux I Mme M. GERVAIS-AGUER, Directeur adjoint du C.I.E.H. Université

dans un espace de dimension réduite, permettant ainsi de mettre en évidence d’éventuelles structures au sein des données. Pour cela, nous recherchons les sous-espaces dans lesquels la projection du nuage déforme le moins possible le nuage intial. Dans la suite, nous identifions un vecteur x ∈ Rp avec la matrice colonne de ses coordonnées dans la base canonique, que nous notons x = (x1 , . . . , xp )t , où pour une matrice A, At désigne sa transposée. 1 Les données Les données sont sous la forme

...................... 8 PRODUIT SCALAIRE ET PRODUIT VECTORIEL ......................................................................................... 8 Détermination d’un vecteur............................................................................................................. 8 Produit scalaire et norme d’un vecteur........................................................................................... 9 Produit vectoriel......................................................