Théorème de Bernoulli

Fig. 1.2- Translation des axes. 4 Fig. 1.3- Aire rectangulaire. 5 Fig. 1.4- Aire triangulaire. 5 Fig. 1.5 Moment quadratique d’une section. 8 Fig. 1.6 Moment d’inertie d’une section et translation des axes. 12 Fig. 1.7- Schématisation du théorème de Huygens. 12 Fig. 1.8- Moment d’inertie d’une section et rotation des axes. 14 Fig. 1.9- Cercle de Mohr. 16 Fig. 2.1- Exemples de Poutres: (a) isostatiques, (b) hyperstatiques, (c) mécanismes. 23 Fig. 2.2- Courbure d’une poutre. Fig. 2

pressions: Pression d’eau au point de captage. Avec H la charge d’eau au dessus du canal d’alimentation (en m) et ou est la valeur du poids volumique (en KN/m3) Pression d’eau au point de décharge d’eau dans l’étang D’après la relation de Bernoulli entre le niveau de captage (point 1) et le niveau de décharge (point 2), on a : +,+,= +,++ = +,+ -(+) =cote du point 1 Charge piézométrique = Charge cinétique = perte de charge totale entre le point 1 et le point 2 3.3 Dimensionnement des étangs

Eléments de correction des exercices du chapitre 11 : hydrostatique des fluides incompressibles.........................................79 Eléments de correction des exercices du chapitre 12 : hydrodynamique des fluides parfaits ; théorème de Bernoulli ........87 Eléments de correction des exercices du chapitre 13 : éléments de photométrie visuelle........................................................95 Eléments de correction des exercices du chapitre 14 : éléments d’acoustique

utilisée . ❑ Principe La méthode consiste à faire chuter la vitesse donc la pression dynamique dans le tronçon étudié de manière à augmenter la pression statique de ce même tronçon , ceci afin de vaincre les pertes de charge de celui-ci ( théorème de Bernoulli ). La méthode consiste donc à dimensionner les différents tronçons du réseau de telle sorte que le tronçon étudié présente théoriquement une perte de charge égale au regain de pression statique existant entre le tronçon étudié et le tronçon

débouchés D - Les divergences sur l’utilisation des mathématiques 3 - De l'utilité marginale à la fonction de demande A - La négation de l'utilité et de la rareté par les classiques B - La rareté subjective reconnue par le courant utilitariste C - Bernoulli : le paradoxe de Saint-Pétersbourg 1) La règle du jeu 2) Le paradoxe contemplé 3) Le paradoxe résolu D - La loi de KING et l'élasticité de la demande E - COURNOT, DUPUIT et la fonction de demande 1) Augustin COURNOT 2) Jules DUPUIT F - GOSSEN : Utilité

Soustraction Soustraire Sphère Surface, superficie Symbole Symétrie Tangente Théorème Théorème de Pythagore Topologie Torque Totaliser Tracer Traceur graphique Transposition Trapèze Triangle Triangle équilatéral Triangle isocèle Triangulaire Rectangle Rectangular Reflexivity To solve Resultant Series Geometric series Simplification Sine Apex Vertex Subtraction To subtract Sphere Area Symbol Symmetry Tangent Theorem Pythagoras’ theorem Topology Torque To total (up) To plot Plotter Transposition Trapezium

Soustraction Soustraire Sphère Surface, superficie Symbole Symétrie Tangente Théorème Théorème de Pythagore Topologie Torque Totaliser Tracer Traceur graphique Transposition Trapèze Triangle Triangle équilatéral Triangle isocèle Triangulaire Rectangle Rectangular Reflexivity To solve Resultant Series Geometric series Simplification Sine Apex Vertex Subtraction To subtract Sphere Area Symbol Symmetry Tangent Theorem Pythagoras’ theorem Topology Torque To total (up) To plot Plotter Transposition Trapezium

débouchés D - Les divergences sur l’utilisation des mathématiques 3 - De l'utilité marginale à la fonction de demande A - La négation de l'utilité et de la rareté par les classiques B - La rareté subjective reconnue par le courant utilitariste C - Bernoulli : le paradoxe de Saint-Pétersbourg 1) La règle du jeu 2) Le paradoxe contemplé 3) Le paradoxe résolu D - La loi de KING et l'élasticité de la demande E - COURNOT, DUPUIT et la fonction de demande 1) Augustin COURNOT 2) Jules DUPUIT F - GOSSEN : Utilité

{Q (n) }n∈N construites e e selon (2.3.7), il existe une unique mesure de probabilit´ Q sur (E N , E ⊗N ) telle que Q (n) = e Q ◦ (π (n) )−1 pour tout n, c’est-`-dire que les Q (n) sont les distributions de dimension finie a de Q . ´ ` 2.4. LE THEOREME DE IONESCU–TULCEA Exemple 2.4.2. 17 1. Mesures produit: On se donne une suite {µn }n∈N de mesures de probabilit´ sur e (n) = µ ⊗ µ ⊗ · · · ⊗ µ la mesure l’espace mesurable (E, E). Soit, pour tout n, Q 0 1 n produit. C’est une mesure de la forme

superflue, connaître tout de même les notions au programme !). Calculs de probabilités totales, utilisation des probabilités conditionnelles (on peut se servir d’arbres), formule de Bayes. Répétitions d’expériences, schéma de Bernoulli. Variable aléatoire. Loi uniforme, loi de Bernoulli, lois binômiales. La notion d’espérance sera peu utilisée. b) en analyse : Suites (suites géométriques et arithmétiques, croissantes, décroissantes, suites définies par une relation de récurrence simple, limites) Fonctions