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MATHÉMATIQUES DISCRÈTES

7I 3 Opérations sur les ensembles Remarque I 3 On a P(˘) = f˘get P(P(˘)) = f˘,f˘gg La notation ˘ décrit un ensemble qui ne contient rien alors que f˘gdécrit un ensemble contenant un élément, l’ensemble vide


Mathématiques discrètes, 1ère année

Le langage mathématique En mathématiques, après un raisonnement ou un calcul on se pose (presque) toujours deux questions : 1 a-t-on bien utilisé toutes les hypothèses du problème? 2 ne pourrait-on pas améliorer le raisonnement ou le calcul en supprimant l'une des hypothèses?


Mathématiques Discrètes - fil

1 k +1 2k k 6n 2k n 2k Q 3 5 [1 point] CombiendeprogrammesBrainfuck delongueurn ,syntaxiquementcorrects,peut-on écrire? On donnera le résultat sous la forme d’une somme qu’on ne cherchera pas à calculer Éléments de


Introduction aux mathématiques discrètes

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NOTES DE COURS POUR LE COURS MATHÉMATIQUES DISCRÈTES MAT1500

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MAT210 Logique et math matiques discr tes : Cours 1

2 1 RAISONNEMENTSVALIDES 3 Solution: Ce raisonnement est valide Il s’agit d’unmodus tollens p →q ¬q e ∴ ¬p où p désigne «il pleut» et q désigne «les trottoirssont mouillés»


Université Pierre et Marie Curie Master IAD Module PDML

On appelle prgroammation mathématique discrète l'étude des programmes mathé-matiques discrets Il s'agit d'un domaine plutôt récent qui n'est pas constitué d'une seule approche théorique Il existe beaucoup de cas particuliers, de cadres théoriques ou expérimentaux qui ont apporté des réussites parfois surprenantes : c'est le cadre


Méta-mathématique

Mathématique discrète ISommes et produits nis Leçon - 1 -Sommes et produits nis ( pdf correction)(tex) IIThéorie des graphes Leçon - 1 -Graphes approche


Cours 1: lois discrétes classiques en probabilités

L’espérance mathématique E[X] d’une variable aléatoire X joue le rôle dévolu à la moyenne en statistiques : elle correspond à la valeur moyenne espérée par un observateur lors d’une réalisation de la variable aléatoire X On a : E[X] = XN i=1 pi xi = XN i=1 xi P[X = xi] lorsque X peut prendre N valeurs différentes x1;:::;xN avec


Livret de formules pour le cours de mathématiques NM

Tables des matières Acquis préliminaires 2 Thèmes 3 Thème 1 − Algèbre 3 Thème 2 − Fonctions et équations 4


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Variables al eatoires discr etes : Consid erons 2 variables discr etes : X= utilit e des math ematiques et Y = branche d’ etude X nY Pharma SdlT Bio Chimie Total Math1 5 2 16 8 31 Math2 19 4 24 12 59 Math3 2 2 6 4 14 Total 26 8 46 24 104 Tableau de contingence (2007) Distributions 2 X nY Pharma SdlT Bio Chimie Total Math1 0 05 0 02 0 15 0 08 0 30 Math2 0 18 0 04 0 23 0 12 0 57 Math3 0 02 0 Taille du fichier : 816KB


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leurs analogues discrets ", la transformation de Fourier discr`ete (ou DFT) et la transformation en z) Le traitement du signal (analogique ou num´erique) consiste : –`a´etudier le signal, l’analyser, en extraire les informations pertinentes, –`a modifier le signal (pour enlever les parasites d’un son, accentuer les basses d’un morceau de musique ou ´eclaircir une image par


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Un exemple d’exercice avec P La sant e des enfants pr ematur es est mesur ee 5 minutes apr es la naissance par le score d’Apgar (une note entre 0 et 10) Sur 60 nourrissons on recueille des scores x 1;:::;x 60 tels que X x i = 472; X x2 = 3820: Question : Donner une estimation du score moyen et de la variance du score parmi tous les pr ematur es I Variable S ="score", quantitative discr


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Exercice 1 –Dans uncentreavicole, des´etudesant´erieuresontmontr´equela massed’unoeuf choisi au hasard peut ˆetre consid´er´ee comme la r´ealisation d’une variable al´eatoire normale X, de moyenne m et de variance σ2 On admet que les masses des oeufs sont ind´ependantes les unes des autres On prend un ´echantillon de n = 36 oeufs que l’on p`ese Les mesures sont donn´ees Taille du fichier : 65KB


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i Remerciements Je tiens a remercier — les membres de l’´equipe enseignante du cours de probabilit´es de premi`ere ann´ee, Aur´elien Alfonsi, Mohamed Ben Alaya, Anne Dutfoy, Michel de Lara, Julien Guyon,


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I Loi uniforme discrète Exemple : 1) On lance un dé et on appelle ! le résultat du lancer Alors "(!=1)="(!=2)="(!=3)="(!=4)="(!=5)="(!=6)= 1 6 On dira que ! suit une loi uniforme sur {123456} 2) On lance une pièce de monnaie La probabilité d’obtenir « pile » est égale à la probabilité d’obtenir « face » toutes deux



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