Théorème de la bijection

au moment mˆme de leur introduction. Pour clarifier encore l’utilit´ e e 16 Introduction et les d´pendances entre les notions introduites, la figure 2 les repr´sente. e e Probabilités Structures algébriques Arithmétique, Fonction d’Euler Théorèmes chinois et de Fermat Entropie Algorithme d’Euclide Fonction Puissance Modulo Test de primalité Générateurs pseudo−aléatoires Test d’irreductibilité Arithmétique des polynômes Complexité des algorithmes Transformée de Fourier discrète Construction

élémentaires dont chacune peut être exécutée par une machine. Nous pouvons considérer ce critère comme une définition provisoire d’un algorithme. Actuellement l’informatique intervient dans tous les secteurs d’activité de la vie quotidienne : démontrer un théorème (mathématique) faire jouer aux échecs (intelligence artificielle) dépouiller un sondage (économie) gérer un robot industriel (atelier) facturation de produits (entreprise) traduire un texte (linguistique) imagerie médicale (médecine) formation à

LIMITÉE DES SUPPORTS DE TRANSMISSION La capacité d’un support de transmission mesure la quantité d’informations transportée par unité de temps. L’ensemble des caractéristiques que nous venons de voir fait que la capacité d’un support est limitée. Un théorème dû à Shannon1 exprime, en bits par seconde, la borne maximale de la capacité CapMax d’un support de transmission : CapMax = W*log2 (1 + S/B). Dans cette formule, W est la largeur de la bande passante du support de transmission exprimée en hertz,

LIMITÉE DES SUPPORTS DE TRANSMISSION La capacité d’un support de transmission mesure la quantité d’informations transportée par unité de temps. L’ensemble des caractéristiques que nous venons de voir fait que la capacité d’un support est limitée. Un théorème dû à Shannon1 exprime, en bits par seconde, la borne maximale de la capacité CapMax d’un support de transmission : CapMax = W*log2 (1 + S/B). Dans cette formule, W est la largeur de la bande passante du support de transmission exprimée en hertz,

l’association ‘règle’ avec ses cardinalités. Carte #NumCarte Type DateValidité Propriétaire Facture 1,1 # NumFacture Montant DateFacture Règle 1,1 Dans ce cas, l’association ‘règle’ n’a plus lieu d’être puisqu’il s’agit d’une pure bijection : à une facture correspond une Ecarte et une seule, et à une Ecarte correspond un produit et un seul. On peut fusionner les deux entités ‘carte’ et ‘facture’ et éliminer l’association (voir figure 2.14). Figure 2.14 Entité ‘facture_bis’ fusionnée

économique : la formule de Wilson 17.5 Réapprovisionnement par période économique ou cycle de réapprovisionnement (méthode P) 17.6 Gestion des stocks à coût de rupture élevé 311 311 314 316 321 326 328 18 • MRP, MRP II et DRP 18.1 Principes et théorème d’Orlicky 18.2 Besoin brut et besoin net – projets 335 335 336 XI 18.3 Besoin net et projet – transformation projet en ordre ferme 18.4 Explosion de nomenclature 18.5 Entrées du MRP 18.6 Algorithme générique de MRP 18.7 Conditions d’implantation

rapide que la méthode de parallélisation (utilisée pour les faibles résolutions 2 (a) et gain< 2 (b) 2.1 Gain < 2 Dans le cas où le gain est inférieur à 2 (Fig. 7.5(b)), on ne perd jamais d’information. En effet, on réalise toujours une bijection de l’ensemble de la plage d’entrée vers la plage de sortie. Par contre, il faut un nombre plus important d’étages pour obtenir la même résolution qu’un CAN Nbits avec un gain de “2” par étage. Ainsi, d’après l’équation (7.5), pour avoir la même résolution

plus spécifiquement appelé codage de l’information pour les informations discrètes et numérisation de l’information pour les informations analogiques. 1.2.2 Le codage des informations Définition Coder l’information consiste à faire correspondre (bijection) à chaque symbole d’un alphabet (élément à coder) une représentation binaire (mot code). L’ensemble des mots codes constitue le code (figure 1.6). Ces informations peuvent aussi bien être un ensemble de commandes d’une machine outil, des caractères