Algorithme probabilité 1ère Mathématiques

Exo7 - Cours de mathématiques

Algorithmes et mathématiques Chapitre 1 Vidéo — partie 1 Premiers pas avec Python Vidéo — partie 2 Ecriture des entiers Vidéo — partie 3 Calculs de sinus, cosinus, tangente Vidéo — partie 4 Les réels Vidéo — partie 5 Arithmétique Algorithmes récursifs Vidéo — partie 6 Polynômes Complexité d'un algorithme 1

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2 B Calculer la probabilité que, dans un tel prélèvement de 10 gélules, une gélule au moins ne soit pas acceptable pour la masse P(Y ≥ 1) ≈ 0,335 2 C Calculer la probabilité que, dans un tel prélèvement de 10 gélules, il y ait strictement moins de 4 gélules qui ne soient pas acceptables pour la masse (arrondir au dix millième)

NOM : Devoir de Mathématiques n°11 1ère S1 Ex 1

2) Déterminer la loi de probabilité de X ; on présentera les résultats sous la forme d’un tableau 3) Écrire un algorithme qui renvoie le nombre de lancers pour lequel le 6 est apparu au 1 er lancer lorsqu’on a effectué parties ( une partie correspond à trois lancers du dé) BONUS Un tireur touche une cible trois fois sur quatre

COURS ALGORITHMIQUE ET PROGRAMMATION INFORMATIQUE

• un algorithme ne dépend pas du langage dans lequel il est implanté, • ni de la machine qui exécutera le programme correspondant MAP - UNS 7 EXEMPLE D’ALGORITHMES • Recette de cuisine • Notice de montage de meuble en kit • Mathématiques : problème 3n+1 : élémentaire mais redoutable • si nest pair, on le divise par 2 ;

Le lievre et la tortue avec Algobox - Mathématiques

avec forte probabilité dans l’intervalle) On touche ici une des limitations d’algobox : on ne peut pas découper l’algorithme en fonctions ou procédures réutilisables Si l’on veut faire un programme plus long et complexe, il est plus simple d’utiliser un langage plus adapté comme R ou Scilab

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Les mathématiques sont un langage pour s’exprimer rigoureusement, adapté aux phénomènes complexes, qui rend les calculs exacts et vériﬁables Le raisonnement est le moyen de valider — ou d’inﬁrmer — une hypothèse et de l’expliquer à autrui 1 Logique 1 1 Assertions

Méthodes de Monte-Carlo (Cours et exercices) M1 IM, 2018-2019

4 2 Algorithme de Hastings-Metropolis 30 4 3 Algorithme de Metropolis simple 32 4 4 Le modèle d'Ising 33 4 5 Analyse bayésienne d'image 35 4 6 Cryptographie 37 4 7 Exercices 38 Annexe A ableT de la loi normale 41 Annexe B onctions,F intégrales et sommes usuelles 43 Bibliographie 45 Liste des symboles 47 Index 49 i

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Cours de Statistique Descriptive Antoine Ayache & Julien Hamonier 1 Un peu d’histoire L’objectif de la Statistique Descriptive est de décrire de façon synthétique et parlante des

mathsbdpfr NOM : Devoir de Mathématiques n°12 1ère S Ex 1

seule fois On note la probabilité que l'une au moins de ces personnes gagne un lecteur MP4 a) Déterminer l'expression de en fonction de en détaillant b) On admet que =1−0,96 c) Écrire un algorithme qui renvoie la plus petite valeur de vérifiant ≥0,99 d) Donner alors la valeur de

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