Ce cours introduit l'interpolation polynomiale de Lagrange. Il fait partie du module d'analyse numérique donné en Parcours MIP à la FST de Settat, Université Hassan 1er.
Bonjour
Analyse Convexe : Distance à un ensemble
Cours d'analyse convexe dans le cadre du master : Mathématiques et Applications de la FST de Settat - Université Hassan 1er.
Vidéo :
https://youtu.be/G9c-bhehgAo
Cordialement
Pr JAOUAD DABOUNOU
FST DE SETTAT
UNIVERSITE HASSAN 1er
Bonjour
Analyse Convexe : Projection d’un point sur un ensemble
Cours d'analyse convexe dans le cadre du master : Mathématiques et Applications de la FST de Settat - Université Hassan 1er.
https://youtu.be/hXxYcuKvppo
Cordialement
Pr JAOUAD DABOUNOU
FST DE SETTAT
UNIVERSITE HASSAN 1er
Introduction au Machine Learning - Frédéric Enard, Data Scientist chez TF1 Le...Jedha Bootcamp
Les voitures sans chauffeurs, l'algorithme de reconnaissance facial de Facebook, les recommendations sur Netflix, les chatbots, qu'ont-ils tous en commun ? Le Machine Learning. S'inscrivant dans le domaine de l'intelligence artificielle, c'est devenu un domaine phare à l'avenir très prometteur. Ce soir nous vous proposons de décripter ce qu'est le Machine Learning et quelles sont ses applications dans le monde d'aujourd'hui.
This document describes the calculation of accelerations and velocities in an exercise where the initial velocity is 12,000 and the final velocity is 3,000. It shows that the acceleration is calculated as the minimum of 1/5 of the current velocity squared or the difference between the current and final velocities. This acceleration is then subtracted from the current velocity to calculate the next velocity, until the final velocity of 3,000 is reached after 5 iterations.
Ce cours introduit l'interpolation polynomiale de Lagrange. Il fait partie du module d'analyse numérique donné en Parcours MIP à la FST de Settat, Université Hassan 1er.
Bonjour
Analyse Convexe : Distance à un ensemble
Cours d'analyse convexe dans le cadre du master : Mathématiques et Applications de la FST de Settat - Université Hassan 1er.
Vidéo :
https://youtu.be/G9c-bhehgAo
Cordialement
Pr JAOUAD DABOUNOU
FST DE SETTAT
UNIVERSITE HASSAN 1er
Bonjour
Analyse Convexe : Projection d’un point sur un ensemble
Cours d'analyse convexe dans le cadre du master : Mathématiques et Applications de la FST de Settat - Université Hassan 1er.
https://youtu.be/hXxYcuKvppo
Cordialement
Pr JAOUAD DABOUNOU
FST DE SETTAT
UNIVERSITE HASSAN 1er
Introduction au Machine Learning - Frédéric Enard, Data Scientist chez TF1 Le...Jedha Bootcamp
Les voitures sans chauffeurs, l'algorithme de reconnaissance facial de Facebook, les recommendations sur Netflix, les chatbots, qu'ont-ils tous en commun ? Le Machine Learning. S'inscrivant dans le domaine de l'intelligence artificielle, c'est devenu un domaine phare à l'avenir très prometteur. Ce soir nous vous proposons de décripter ce qu'est le Machine Learning et quelles sont ses applications dans le monde d'aujourd'hui.
This document describes the calculation of accelerations and velocities in an exercise where the initial velocity is 12,000 and the final velocity is 3,000. It shows that the acceleration is calculated as the minimum of 1/5 of the current velocity squared or the difference between the current and final velocities. This acceleration is then subtracted from the current velocity to calculate the next velocity, until the final velocity of 3,000 is reached after 5 iterations.
This document calculates the price (P) of a bond that has a face value of 5000, a coupon rate of 6% yielding an annual coupon of 300, and is currently trading at 92.5% of face value resulting in a current price of 4625. It further calculates that there are 15 days of accrued interest since the last coupon payment using the formula f=number of days/360. The final price of the bond is 4637.50, which is the sum of the current price and the accrued interest.
The document shows a mathematical calculation to determine an interest rate of 5% on a loan amount of 12,988 over 5 years where the principal is 3000 and the future value is 4,329.33.
2. Exercice 23 (suite..)
(a) Gain espéré :
Projet A Projet B
Gain espéré 42,75 55,8
(b) Écart type :
Projet A Projet B
Écart-type 17,28 13,43
(c) Le projet A est plus risqué car il a un coefficient de variation plus
grand.