Système dynamique

M.E.F : Introduction à la méthode des éléments finis 1 Quel que soit le domaine de la physique étudié, Le comportement (mécanique, thermique, électromagnétique, …) du système étudié est décrit par des équations aux dérivées partielles. On dispose ainsi d’un modèle mathématique de comportement dont la solution est généralement difficile, voire impossible, à évaluer de manière formelle. ∂ 2u ∂ 2u + 2 + λu = 0 u (x, y ) 2 ∂x ∂y Equation de Helmholtz La solution consiste à rechercher à la fois u

ETUDE DE L’APPROCHE SYSTEMIQUE 1. Généralités Les systèmes varient les uns des autres et sont plus ou moins complexes. ------------------------------------------------- Un système est un phénomène identifiable pratiquant la régulation, composé de sous-systèmes reliés entre eux permettant l'action, la prise de décisions et la mémorisation des informations.  Nommé également analyse systémique : représente un champ interdisciplinaire pour vocation d’étude d’objets dans leur complexité

particulière de la cognition mais au contraire qu'elle en est la forme même: « les propriétés du système de mémoire déterminent largement, sinon entièrement, les capacités générales du système cognitif. » Un ensemble de travaux récents (Tuller, Case, Ding & Kelso, 1994; Tuller, Ding & Kelso, 1997; Kostrubiec, 2001) tente d'apporter des données empiriques à cette conception à la fois unitaire et dynamique de la mémoire et ce en mettant en évidence un phénomène d'hystérèse dans des tâches de catégorisations

définitions générales existent dans la littérature de gestion et montrent de remarquables convergences. Tarondeau (1999a) définit la flexibilité en termes de « l’aptitude d’un système à se transformer pour améliorer son insertion dans l’environnement et accroître ainsi sa probabilité de survie ». Il ajoute que « la flexibilité d’un système placé dans un environnement incertain se définit et se mesure : par le nombre des états qu’il est susceptible de prendre de façon à atteindre les finalités qui lui sont

notamment des boucles qui ramènent aux entrées la valeur d'une ou plusieurs sorties. Pour qu'un tel système soit causal, il faut évidemment qu'à toute boucle soit associé un retard : un réseau de neurones bouclé est donc un système dynamique, régi par des équations différentielles ; comme l'immense majorité des applications sont réalisées par des programmes d'ordinateurs, on se place dans le cadre des systèmes à temps discret, où les équations différentielles sont remplacées par des équations aux différences

Contexte : la gestion concomitante de l’organisation Source : J.L CHARRON et S. SEPARI Nom de la matière 6 Introduction La nécessité de développer une approche systémique Système : Ensemble d’éléments en interaction dynamique (J.LESOURNE) VON BERTALANFFY -1956 : « L’organisation comme un système ouvert » MORIN – 1999 : (« Intelligence de la complexité » avec JEAN LOUIS LE MOIGNE) « le tout est plus que la somme des parties » Nom de la matière 7 Introduction Problématisation

SIMULATION SYSTÈMES DE PRODUCTION RÉSEAUX DE PETRI SIMAN - ARENA Jean-Louis Boimond Plan I Introduction à la simulation I.1 L’étape de modélisation I.2 Les limites de la simulation II La simulation des systèmes de production II.1 Outils de modélisation II.2 Application aux systèmes de production II.3 Utilisation de l'informatique III Rappels de probabilités et statistiques III.1 Variables aléatoires continues III.2 Lois de distribution standard III.3 Variables aléatoires discrètes

l’automatisation. n D  élivrance plus rapide de services, aussi bien dans les environnements physiques que virtuels. Vers un centre de données dynamique Membre de la famille Microsoft® System Center, Opalis™ est particulièrement bien placé pour mettre en place un centre SystCenter_Opalis_V3.indd 1 de données dynamique, en orchestrant les tâches entre Operations Manager, Configuration Manager, Virtual Machine Manager, Data Protection Manager et des outils d’administration

supérieur d’électronique et de communication tarak.chaari@gmail.com UML Votre interlocuteur Tarak CHAARI Maître assistant à l’ISECS Membre de l’unité de recherche RedCad (ENIS) Recherche: l’adaptation dans les environnements dynamiques Enseignement: Ingénierie des systèmes d’information Tarak CHAARI (ISECS) UML 2 Présentation générale du cours Le nom du cours Atelier UML Volume horaire 10.5 heures Cours Objectifs Comprendre les fondements de base de UML Pouvoir utiliser

© 1997-2001 J.-M. Jézéquel 2 Origines de l’approche objet n n n Modélisation => Simulation Simula -> Simula 67 – objet, classe, héritage, liaison dynamique…. Mais aussi – OS : Moniteurs – ADT : classe abstraite – IA : frame » unité autonome de connaissance » intelligence, gestion complexité = propriété émergente du système © 1997-2001 J.-M. Jézéquel 3 Généalogie de UML UML (Rumbaugh, Booch, Jacobson) FUSION (HP-Labs) CLASSERELATION (P. Desfray) CRC (R. Wirf-Brooks)