Initiation à la programmation linéaire et à l'algorithme du simplexe / Claude Brézinski

Public ISBD Titre : Initiation à la programmation linéaire et à l'algorithme du simplexe Type de document : texte imprimé Auteurs : Claude Brézinski, Auteur Editeur : Paris [France] : Ellipses Année de publication : 2002 Collection : Universités Sous-collection : Mathématiques appliquées Importance : 90 p. Présentation : ill., couv. ill. en coul Format : 26 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7298-1013-9 Langues : Français Catégories : MATH:519.2 Analyse numérique Mots-clés : Simplexes(mathématiques)  Algorithmes  Programmation linéaire Résumé : La programmation linéaire est la branche des mathématiques qui étudie la résolution optimale de certains problèmes d'optimisation avec contraintes. Elle est utilisée, en particulier, dans l'industrie et dans la planification économique pour l'allocation de ressources limitées en vue d'atteindre des objectifs fixés. Les problèmes de programmation linéaire se résolvent grâce à l'algorithme du simplexe. Ce livre est une initiation à ce domaine des mathématiques appliquées. Après une introduction à la programmation linéaire, les premières définitions sont formulées et on expose comment modéliser un problème concret. Ensuite, on explique comment un programme linéaire peut être résolu graphiquement. Puis on montre comment passer de cette résolution graphique à une résolution algébrique, ce qui ouvre la voie à l'algorithme du simplexe. Ses règles essentielles sont peu à peu dégagées sur des exemples. Elles sont ensuite formalisées par étapes afin d'arriver jusqu'à la présentation théorique de l'algorithme. Ce livre ne nécessite aucune connaissance préalable et, afin de pouvoir être abordés par le plus large public possible, les développements théoriques y sont réduits au minimum. Au fur et à mesure des chapitres, de nombreux exemples et exercices illustrent les diverses questions étudiées. Ce livre, qui peut être abordé dès la première année des études supérieures, s'adresse à tous les étudiants des universités et des écoles, en mathématiques, informatique, économétrie, commerce, etc., dont la formation inclut l'apprentissage de la programmation mathématique et de l'optimisation. Initiation à la programmation linéaire et à l'algorithme du simplexe [texte imprimé] / Claude Brézinski, Auteur . - Paris (France) : Ellipses, 2002 . - 90 p. : ill., couv. ill. en coul ; 26 cm.. - (Universités. Mathématiques appliquées) . ISBN : 978-2-7298-1013-9 Langues : Français Catégories : MATH:519.2 Analyse numérique Mots-clés : Simplexes(mathématiques)  Algorithmes  Programmation linéaire Résumé : La programmation linéaire est la branche des mathématiques qui étudie la résolution optimale de certains problèmes d'optimisation avec contraintes. Elle est utilisée, en particulier, dans l'industrie et dans la planification économique pour l'allocation de ressources limitées en vue d'atteindre des objectifs fixés. Les problèmes de programmation linéaire se résolvent grâce à l'algorithme du simplexe. Ce livre est une initiation à ce domaine des mathématiques appliquées. Après une introduction à la programmation linéaire, les premières définitions sont formulées et on expose comment modéliser un problème concret. Ensuite, on explique comment un programme linéaire peut être résolu graphiquement. Puis on montre comment passer de cette résolution graphique à une résolution algébrique, ce qui ouvre la voie à l'algorithme du simplexe. Ses règles essentielles sont peu à peu dégagées sur des exemples. Elles sont ensuite formalisées par étapes afin d'arriver jusqu'à la présentation théorique de l'algorithme. Ce livre ne nécessite aucune connaissance préalable et, afin de pouvoir être abordés par le plus large public possible, les développements théoriques y sont réduits au minimum. Au fur et à mesure des chapitres, de nombreux exemples et exercices illustrent les diverses questions étudiées. Ce livre, qui peut être abordé dès la première année des études supérieures, s'adresse à tous les étudiants des universités et des écoles, en mathématiques, informatique, économétrie, commerce, etc., dont la formation inclut l'apprentissage de la programmation mathématique et de l'optimisation.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
519.2.59-1	519.2.59-1	Livre interne	BIBLIOTHEQUE CENTRALE	Mathématique (bc)	Disponible
519.7-10-1	519.7-10-1	Livre externe	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES	Mathématique (SCI)	Disponible
519.2.06-01	519.2.06-01	Livre interne	BIBLIOTHEQUE DE GESTION ET SCIENCES ECONOMIQUES	Mathématique (ECO)	Disponible
519.2.06-02	519.2.06-02	Livre d'enseignant	SALLE DES ENSEIGNANTS (bibliothéque d'économie)	Mathématiques (SEE)	Disponible

Statistique et économétrie / Xavier Guyon

Public ISBD Titre : Statistique et économétrie : Du modèle linéaire... aux modèles non linéaires Type de document : texte imprimé Auteurs : Xavier Guyon, Auteur Editeur : Paris [France] : Ellipses Année de publication : 2001 Collection : Universités Sous-collection : Mathématiques appliquées Importance : 205 p. Présentation : couv. ill. en coul. Format : 24 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7298-0842-6 Langues : Français Catégories : MATH:519.1 Probabilité-statistiques Mots-clés : Econometric models  Statistique mathématique  Économétrie Résumé : Cet ouvrage présente les principaux modèles statistiques paramétriques dont l'objectif est d'expliquer une variable Y à partir de variables exogènes x : description et identifiabilité de modèle, estimations des paramètres, tests de sous-hypothèse, choix et validation de modèle, prédiction, étude asymptotique. Il y a deux grandes classes de modèles suivant que la dépendance dans le paramètre est linéaire ou non. La première partie est consacrée aux modèles linéaires : régression multiple, analyse de la variance, moindres carrés ordinaires ou généralisés, régressions empilées, régresseurs stochastiques, variables instrumentales, équations simultanées. La deuxième partie étudie les modèles non-linéaires et leur estimation par le maximum de vraisemblance : données Y binaires (régression logistique) ou polytomiques, modèles log-linéaires de tables de contingence, régressions non-linéaires, modèles paramétriques de durées censurées. En complément de ces études, le dernier chapitre introduit à la simulation, aux méthodes de Monte Carlo et aux techniques non-paramétriques de rééchantillonnage, ou Bootstrap. Une annexe regroupe les principaux outils probabilistes et statistiques utilisés. Des exercices corrigés accompagnent chaque chapitre. Ce livre devrait être utile aux étudiants de second cycle de mathématiques appliquées ou d'économétrie ainsi qu'aux étudiants de DESS, d'IUP, d'école d'ingénieur ou de toute autre formation incluant une orientation en modélisation statistique. Statistique et économétrie : Du modèle linéaire... aux modèles non linéaires [texte imprimé] / Xavier Guyon, Auteur . - Paris (France) : Ellipses, 2001 . - 205 p. : couv. ill. en coul. ; 24 cm.. - (Universités. Mathématiques appliquées) . ISBN : 978-2-7298-0842-6 Langues : Français Catégories : MATH:519.1 Probabilité-statistiques Mots-clés : Econometric models  Statistique mathématique  Économétrie Résumé : Cet ouvrage présente les principaux modèles statistiques paramétriques dont l'objectif est d'expliquer une variable Y à partir de variables exogènes x : description et identifiabilité de modèle, estimations des paramètres, tests de sous-hypothèse, choix et validation de modèle, prédiction, étude asymptotique. Il y a deux grandes classes de modèles suivant que la dépendance dans le paramètre est linéaire ou non. La première partie est consacrée aux modèles linéaires : régression multiple, analyse de la variance, moindres carrés ordinaires ou généralisés, régressions empilées, régresseurs stochastiques, variables instrumentales, équations simultanées. La deuxième partie étudie les modèles non-linéaires et leur estimation par le maximum de vraisemblance : données Y binaires (régression logistique) ou polytomiques, modèles log-linéaires de tables de contingence, régressions non-linéaires, modèles paramétriques de durées censurées. En complément de ces études, le dernier chapitre introduit à la simulation, aux méthodes de Monte Carlo et aux techniques non-paramétriques de rééchantillonnage, ou Bootstrap. Une annexe regroupe les principaux outils probabilistes et statistiques utilisés. Des exercices corrigés accompagnent chaque chapitre. Ce livre devrait être utile aux étudiants de second cycle de mathématiques appliquées ou d'économétrie ainsi qu'aux étudiants de DESS, d'IUP, d'école d'ingénieur ou de toute autre formation incluant une orientation en modélisation statistique.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
519.1.228-1	519.1.228-1	Livre interne	BIBLIOTHEQUE CENTRALE	Mathématique (bc)	Disponible
519.1.07-01	519.1.07-01	Livre interne	BIBLIOTHEQUE DE GESTION ET SCIENCES ECONOMIQUES	Mathématique (ECO)	Disponible
519.1.07-02	519.1.07-02	Livre d'enseignant	SALLE DES ENSEIGNANTS (bibliothéque d'économie)	Mathématiques (SEE)	Disponible

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