Variable

et z = −¯. z 2 1 + 3x′ 2 − x′ 2 + x′ 2 − 3x′ 2 , x′ 2 − ≤ ≤ ≤ ≥ 9 5 1 8 0 Forme standard : Maximiser z = −2x1 + 3x′ ¯ 2 s.c. 2x1 − x′ 2 −x1 + 3x′ − x3 2 x1 , x′ , x3 2 toujours avec x2 = x′ − 3 et z = −¯. z 2 Probl`me 2 e Soient les variables de d´cision : e x1 : nombre de litres d’essence de bergamote produits en une semaine avec traitement des d´chets, e x2 : nombre de litres d’essence de bergamote produits en une semaine sans traitement des d´chets. e On obtient le probl`me suivant

les algorithmes de la distance AB et du milieu d’un segment rABs connaissant les coordonnées des points A et B dans un repère orthonormé. I- Distance AB Voici l’algorithme en langage formalisé que l’on a écrit en cours : Algorithme: Distance AB. Variables : xA , yA , xB , yB , D Entrées : xA , yA , xB , yB Traitement a D Ð pxB ´ xA q2 ` pyB ´ yA q2 Fin Sorties : On affiche la valeur de D Et la procédure pour le programmer dans votre calculatrice : TI-82 Stats.fr Casio Graph 35 Préparation : Appuyer

Que fait le programme suivant ? Suivre le contenu des variables. � � flag flag flag flag flag flag = = = = = = False not(flag) not(flag) not(flag) not(flag) not(flag) 1 2 3 4 5 6 � Correction : � flag flag flag flag flag flag = = = = = = False True False True False True Dessiner la case mémoire de la variable. � � 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 Question 1.2 : [Évaluation d’expressions booléennes] Prévoir les valeurs de la variable booléenne test dans l’algorithme suivant : � � x =

2010. - PriceListMonthly.csv, dans lequel sont répertoriés les cours journaliers du S&P500 entre le 1er janvier 2000 et le 31 janvier 2010. On stocke les données dans différentes variables, on remplace les valeurs inconnues (NA) par 0 puis on visualise le jeu de données. #récupération des données dans 2 variables coursD et coursM coursD=rev(read.csv("C:/Documents and Settings/Administrateur/Bureau/GDP/Projet/Projet 2010/priceListDaily.csv")); coursM=rev(read.csv("C:/Documents and Settings/Administrateur/Bureau/GDP/Projet/Projet

d'auto-organisation (exemple de la termitière). Par contrainte, on entend, « tout facteur susceptible de limiter les degrés de liberté du système ». Le courant des systèmes dynamiques non linéaires Les variables collectives Il est possible de rendre compte du comportement du système par des variables collectives appelées encore paramètres d'ordre, c'est un indice quantitatif tentant de rendre compte de manière globale des caractéristiques qualitatives essentielles de la coordination. Il y a par exemple

de dépassement égale à ce risque ; Il existe 2 types de variables : Les variables qualitatives: sont des variables représentées par des qualités, telles que le sexe, le programme d’études ou en core l’état civil. Les variables qualitatives s’expriment en modalités. Les modalités sont comme des choix de réponses aux variables étudiées. Les variables quantitatives: sont quant à elles des variables representées par des quantités telles que l’âge, le poids et la taille

statistique se base sur l’observation d’un ensemble, d’une variable. L’ensemble étudié est appelé population (dans son acceptation la plus large - il ne s’agit pas forcément de personnes, mais peut être de voitures....) Un élément de la population est appelé individu ou unité statistique. B) Les caractères La population doit être définie de manière précise et rigoureuse. Elle est observée selon plusieurs phénomènes appelés caractères ou variables statistiques. Une population est étudiée selon un ou

ALGORITHMES Définition L’algorithmique est la technique des algorithmes. Un algorithme est la description d’un traitement selon une logique ou un formalisme rigoureux. Il prépare la programmation L’algorithme manipule des données, que l’on nomme variables, décrit des opérations de calcul ou de transfert de données et s’articule grâce à des ordres de contrôle (faire ceci à telle condition). Par similitude avec les programmes, les opérations et les ordres de contrôle qui composent un algorithme sont

méthode statistique la plus utilisée. On distingue habituellement la régression simple (une seule variable explicative) de la régression multiple (plusieurs variables explicatives) bien que le cadre conceptuel et les méthodes de calculs soient identiques. Le principe de la régression linéaire est de modéliser une variable dépendante quantitative Y, au travers d'une combinaison linéaire de p variables explicatives quantitatives, X1, X2, …, Xp. Le cadre statistique et les hypothèses qui l'accompagnent

pr´dicats e e e e Odile PAPINI Bases de donn´es e Introduction bases de donn´es relationnelles et logique e Base de donn´es d´ductives e e DATALOG approche s´mantique e approche axiomatique requˆtes e < x | Q(x) > : x(x1 , · · · , xn ) variables cibles de la requˆte Q(x) : e formule de LR : requˆte oui-non Q : formule close de LR e exemples de requˆtes e < x | ∃y (pere(x, y ) ∧ (pere(y , Lucie) ∨ mere(y , Lucie))) > contraintes d’int´grit´ : formules closes de LR e e ∀x∀y ∀z ((pere(x, z)