aspects de la modélisation mathématique, de la simulation numérique, de l’analyse statistique des données... technologies numériques pour l’agriculture : la modélisation mathématique des processus et l’intelligence... . Principes de modélisation mathématique Comme pour tous les systèmes complexes, la méthodologie dite... . Le premier objectif de cet article est de présenter les fondements mathématiques, les méthodologies et les techniques...
Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.
L'objectif de l'article est de donner une introduction aux mathématiques de l'assurance. Après... à plusieurs disciplines ou techniques, telles que les mathématiques, la statistique, le droit, l’économie, la comptabilité... … Dans cet article traitant des mathématiques de l’assurance, on s’intéressera à des aspects quantitatifs... aux modèles mathématiques de l’assurance non-vie. Les modèles propres à l’assurance vie, qui présentent...
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au calcul, la modélisation d’une expression mathématique est censée permettre son évaluation numérique... Les besoins de la notation mathématique sont couverts depuis un certain temps déjà... actuel de normalisation de la représentation mathématique est incontestablement l’échange via Internet... ’une expression mathématique n’est pas neuve. Pour cela, les logiciels de calcul numérique ou formel comme Math...
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Dans un système mécatronique embarqué, comment garantir que la loi de commande que vous développez répond bien aux exigences ? Son développement ne doit pas consister uniquement à concevoir la loi de commande ou la stratégie de contrôle commande, mais également à valider par simulation son fonctionnement avant son codage et son intégration dans la cible réelle.
La validation par simulation permet non seulement de vérifier le respect des exigences du client, mais également de vérifier le bon fonctionnement de la loi de commande avec les contraintes souvent fortes liées au logiciel embarqué, telles que la discrétisation du processus et la précision des calculs de la loi de commande.
Cette fiche décrit les étapes à suivre pour concevoir une telle loi de commande.
Un outil incontournable pour comprendre, agir et choisir- Nouveauté !
Vous avez changé de secteur d’activité et vous vous trouvez confronté à des problématiques différentes. Vous voulez comprendre, améliorer, quantifier les facteurs influents.
Contrairement à des idées préconçues et subjectives, la plupart des phénomènes observables peuvent être comparés à des comportements « communs » que vous avez pu avoir déjà rencontrés, notamment dans vos précédentes missions de conception. Grâce à cette expérience pratique, il vous sera possible, de prime abord, de décrire un phénomène dont la dénomination strictement scientifique peut apparaitre hermétique aux non-spécialistes. En second lieu, on pourra, si besoin est, trouver l’équation mathématique type mettant en relation ce comportement avec les paramètres dont il dépend.
Un outil incontournable pour comprendre, agir et choisir- Nouveauté !
Bien souvent négligée, l’erreur dans la spécification d’une fonction de mesure (nommée souvent « modèle ») peut avoir un effet significatif sur les résultats d’une méthode de mesure. La modélisation, étape clef de l’étalonnage, ne se limite pas à l’estimation ponctuelle des paramètres de la fonction de mesure choisie (coefficients du modèle). Elle doit aussi évaluer les incertitudes sur les paramètres de cette fonction afin d’estimer la part d’incertitude qui lui est due dans l’expression d’un résultat de mesure. Cette incertitude est qualifiée par abus « d’incertitude de modélisation ». Cette fiche aborde les mécanismes à l’œuvre lorsque l’on réalise une régression linéaire et vous amène à réfléchir quant au choix de votre modèle.
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
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