Suite et série de fonctions

Bézout 17 Factorisation en nombres premiers 18 Propriétés de Q 1 19 Propriétés de Z/nZ 40 III Polynômes 42 42 45 48 51 52 53 54 56 58 20 Polynômes 21 Division euclidienne 22 Racines de polynômes 23 Polynômes irréductibles 24 Fonctions symétriques 25 Fractions rationnelles 26 Décompositions de fractions rationnelles 27 Décomposition en éléments simples 28 Division suivant les puissances croissantes IV Algèbre linéaire 58 58 59 61 62 66 72 74 77 80 82 85 86 . 86 . 88

d'Enseignement à Distance - Institut de Lyon M ATHÉMATIQUES APPLIQUÉES À LA GESTION UE 786 Programme du cours Éléments d’algèbre et d’analyse – Mathématiques financières Optimisation en avenir certain – Méthodes de recherche opérationnelle SÉRIE 01 ÉLÉMENTS D’ALGÈBRE ET D’ANALYSE – MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES PARTIE 1 : ÉLÉMENTS D’ALGÈBRE ET D’ANALYSE I. RAPPELS DE CALCUL ALGÉBRIQUE A. EXPRESSION ALGÉBRIQUE 1. Définitions 2. Valeur numérique d’une expression algébrique 3. Existentiel

. . . . . . . . . . . . . 1 Rappels de cours. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1 Rappels d’analyse 1.2 Les fonctions utilisées en physique Fourier 1.4 Les fonctions définies par des intégrales 1.3 Les Séries de 9 Énoncés des problèmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 Du mal à démarrer

Définitions……………………………………………………………………………… 2.a Variable logique ou variable binaire………………………………………………... 2.b Fonction logique……………………………………………………………………. 2.c Table de vérité………………………………………………………………………. 2.d Forme canonique……………………………………………………………………. 3. Les fonctions logiques fondamentales…………………………………………………. 3.a Fonction NON ou "NO"…………………………………………………………….. 3.b Fonction OU ou "OR"…………………………………………………………….… 3.c Fonction ET ou "AND"……………………………………………………………... 4. Lois de l' algèbre de Boole………………………………………………………………

Considérer la fonction f : R2 → R donnée par f(x, y) = x2 + y4 − xy − 1 et l’ensemble E := {(x, y) : f(x, y) = 0}. Au voisinage du point (1, 0) peut-on appliquer le théorème des fonctions implicites pour écrire l’ensemble E comme le graphe d’une fonction C1 ? — oui, pour avoir un graphe du type y = φ(x) mais pas x = φ(y) — oui, pour avoir un graphe du type x = φ(y) mais pas y = φ(x) — oui, tant pour avoir un graphe du type y = φ(x) que du type x = φ(y) (BONNE) — non Version 2 Considérer la fonction f : R2

échantillon, en fonction de leurs caractéristiques (poids, taille, ...). Par métonymie, c'est aussi le nom donné au résultat de cette analyse Processus[modifier | modifier le code] Une tamiseuse à vibrations de laboratoire, équipée ici pour un tamisage humide. Habituellement, l'analyse granulométrique fournit les proportions de grains de différents diamètres ; cette analyse peut se faire aussi bien par tamisage que par sédimentation dans l'eau en application de la loi de Stokes. En fonction de la

réponse Cohérence de la production : C2 I1 : a formulé le problème et a énoncé le plan (0,25 x 2= 0,5 pt) I2 : a mobilisé les idées essentielles : - Les fonctions de la moelle osseuse : 1 pt - Transmission du gène mutés par méiose et fécondation : 1 pt - Conséquence de la mutation du gène sur les fonctions de la moelle osseuse chez le descendant : 1 pt I3 : a répondu à la question posée (0,5 pt) PARTIE I La moelle osseuse est un organe lymphoïde primaire

Management du Système d’Information I. Modèle Linéaire de Régression Simple PLAN I. Modèle Linéaire de Régression Simple a. b. c. d. Rappels de notions Les hypothèses du modèle Estimation des paramètres Validation des modèles Déflater une série statistique Application Analyse de l’influence saisonnière Application Les hypothèses du modèle Détermination des paramètres Tests dans le M.R.M Exercices d’application Yousra Cherrouk 3 II. Traitement des séries statistiques a. b. c. d. a

Méthode de la régression sur le temps * Méthode de filtrage par la moyenne mobile 2- Application sous le logiciel SPSS Chapitre 2 : Introduction à la modélisation des séries temporelles univariées - Stationnarité des processus stochastiques - Fonction d’Autocorrélation d’un processus stochastique Application sous Eviews - cours boursier CTM, CIH, taux de change - Méthodes de stationnarité des processus non stationnaires - Modèle autorégressif * spécification du modèle * stationnarité

de Markov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Notions de ’processus stationnaire’ et de ’processus non-stationnaire’ 2.4 Fonction d’auto covariance et densité spectrale . . . . . . . . . . . . . 2.4.1 Autocovariance et autocorrélation . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.2 Densité spectrale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.3 Estimation de la fonction d’autocorrélation . . . . . . . . . . 2.4.4 Estimation de la densité spectrale . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 Lien entre processus