Vecteurs En Maths

de se désinscrire de son groupe. «Oui, j'ai triché pendant les examens... LEDITEUR 8854969200504/GDF/ATA/2 au moins une fois », lequel affiche modestement 1 366 membres. L'étudiante à l'université de Compiègne à l'origine du groupe « La triche: vecteur de réussite aux examens» l'a créé afin de rappeler que tous « sans exception » sont passés par ce stade. Elle se remémore des « instants inoubliables de stress, de peur, de préparation ». En guise d'exergue, elle explique qu'il faut savoir « quelle

. . . . . . . e 5.1.4 Changement de base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Valeurs propres et Vecteurs propres . . . . . . . . . . . . . . 5.2.1 Propri`t´s des valeurs propres et vecteurs propres d’un ee endomorphisme de E . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.2 Polynˆme caract´ristique d’un endomorphisme de E . . o e 5.2.3 Recherche des valeurs propres et des vecteurs propres . 5.2.4 Diagonalisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.5 Condition n´cessaire et

modernité développe le plus c’est la logique. La rhétorique n’a pas fait de grands progrès.  L’idée nouvelle Ce qui manque à notre société c’est de compléter la pensée rationnelle par une pensée raisonnable qui repose non pas sur des mécanismes logico-maths mais sur des mécanismes rhétoriques qui se trouvent expliqués dans le traité de l’argumentation.  Mise en application Exemple de la pensée raisonnable en matière d’éthique : l’avortement. Dépénalisation de l’avortement ? Deux clans : favorables/défavorables

1 Plan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12.2 Espace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12.3 Vecteurs dans le plan . . . . . . . . . . . . . 12.4 Vecteurs dans l’espace . . . . . . . . . . . . . 12.5 Opérations sur les vecteurs dans le plan . . . 12.6 Opérations sur les vecteurs dans l’espace . . . 12.7 Vecteurs et points dans le plan . . . . . . . . 12.8 Vecteurs et points dans l’espace . . . . . . . . 12.9 Représentations paramétriques dans le plan . 12.10 Représentations paramétriques

filles est inférieure à celle des garçons ; dans l’autre elle est égale. La performance des hommes, elle, ne change pas d’une condition à l’autre. C’est donc que la réputation négative des femmes pour ce type de tâches, (elles sont moins bonnes en maths !) a diminué considérablement leurs chances de réussite et que cette pression négative a interféré avec leur fonctionnement intellectuel. Il en va de même pour ce que ces chercheurs appellent « l’effet solo », c'est-à-dire l’effet du statut minoritaire

profil maths 1S 1 S Nouveau programme re mathsrepères 1. Les nombres 2 profil maths 1S 1 S Nouveau programme re mathsrepères Fabienne Bruneau Agnès Choquer-Raoult Maxime Cocault Boris Hanouch professeur à l’Externat des Enfants Nantais de Nantes (44) professeur au lycée René-Descartes de Rennes (35) professeur au lycée Léopold-Sédar-Senghor de Magnanville (78) professeur au lycée Condorcet de Limay (78) Thierry Joffrédo professeur

différentielle et interprétation en économie 2 Fonctions de Cobb – Douglas - TMS - Elasticités Leçon 4 : Optimisation sous contrainte – Lagrangien page 13 1 méthode du Lagrangien – chemin d’expansion 2 vecteur gradient perpendiculaire à la ligne de niveau 3 multiplicateur de Lagrange = TMS par rapport au niveau de contrainte Partie 2 : CALCUL MATRICIEL Leçon 5 : Calcul matriciel – Exemples d’applications à la gestion page 16 1

monde d’aujourd’hui. - Les philosophes (et la culture) (4e siècle avant JC) : Platon, Aristote, … Ce sont les 1ers qui nous transmettent la philosophie. Aristote pense politique, mais aussi éthique. Il s’est aussi intéressé à la zoologie, aux maths, à la métaphysique …. Les textes de métaphysiques sont appelés ainsi car ils ont été trouvés après les textes de physiques (d’Aristote aussi). Transmission du savoir grec. La culture grecque est très présente à Rome. Grec = langue d’échange (comme

. 307 3 Résolution par la méthode du pivot de Gauss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 310 17 L’espace vectoriel Rn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317 1 Vecteurs de Rn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317 2 Exemples d’applications linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320 3

2014-2015 Plan du cours Introduction    Apprentissage à partir d’exemples Exemple introductif : le perceptron Formalisation du problème d’apprentissage Apprentissage supervisé     Réseaux de neurones Machines à noyaux, machines à vecteurs de support Réseaux de neurones profonds et apprentissage de représentations Réseaux récurrents Apprentissage non supervisé       Algorithme EM et mélange de densités Clustering spectral Factorisation matricielle Quelques liens utiles