Description
Table des matières
- Nombres, opérations et fonctions dans Python
- 1. Nombres et opérations
- 1.1 Entiers et décimaux
- 1.2 Les variables numériques
- 1.3 L’opérateur d’affectation =
- 1.4 Les opérations disponibles dans Python
- 1.5 Les expressions numériques
- 1.6 Les opérateurs de comparaison
- 1.7 Le module « fractions »
- 1.8 Deux autres instructions du module « fractions »
- 2. Représentation des nombres
- 2.1 Historique
- 2.2 La représentation binaire des entiers naturels
- 2.3 La représentation binaire des entiers relatifs
- 2.4 Les nombres dyadiques
- 2.5 La représentation des nombres à virgule à l’aide des « flottants »
- 2.6 La précision des calculs
- 3. Fonctions disponibles dans Python
- 3.1 Les fonctions usuelles
- 3.2 Les fonctions numériques du module « math »
- 3.3 Comment définir ses propres fonctions ?
- 3.4 Définir une fonction par une suite d’actions
- 3.5 Le mot réservé « lambda »
- 4. La récursivité des fonctions
- 4.1 Les factorielles
- 4.2 Une application de la récursivité : les tours de Hanoï
- 1. Nombres et opérations
- Suites de nombres réels
- 1. Suites et racines carrées
- 1.1 La méthode d’Archytas de Tarente
- 1.2 La méthode de Héron d’Alexandrie
- 1.3 Le calcul d’une racine cubique
- 2. Comment définir une suite ?
- 2.1 Définition
- 2.2 Suites définies par u n =f(n)
- 2.3 Suites récurrentes
- 3. Quand n devient de plus en plus grand
- 3.1 Une suite peut être convergente
- 3.2 Une suite peut ne pas avoir de limite
- 4. Une suite célèbre : la suite de Fibonacci
- 4.1 Historique
- 4.2 Le problème des lapins
- 4.3 L’étude du rapport de deux termes successifs de la suite
- 4.4 L’étude du nombre | rn- f |
- 4.5 La formule de Binet
- 5. Suites définies par des sommes
- 5.1 Historique
- 5.2 La somme des carrés et des cubes des entiers naturels de 1 à n
- 5.3 Les séries géométriques
- 5.4 La série de Swineshead
- 5.5 La série harmonique et la série harmonique alternée
- 5.6 Le problème de Bâle
- 5.7 Le nombre e
- 1. Suites et racines carrées
- Fonction exponentielle et fonctions logarithmes
- 1. La fonction exponentielle
- 1.1 Historique
- 1.2 Définition de la fonction exponentielle par Euler
- 1.3 Dérivée de la fonction x ? exp(x)
- 1.4 Autre définition de exp( x )
- 1.5 Instructions exp( x ) et e** x
- 1.6 Représentation graphique de la fonction exponentielle x ? exp( x )
- 2. Les logarithmes décimaux
- 2.1 Historique
- 2.2 Logarithme décimal d’un nombre strictement positif
- 2.3 Fonction logarithme décimal dans Python
- 2.4 Représentation graphique de la fonction logarithme décimal
- 3. L’algorithme de Briggs
- 3.1 Historique
- 3.2 Un programme Python
- 4. Les logarithmes népériens
- 4.1 Historique
- 4.2 Définition et calcul de ln( x ) pour x = 0
- 4.3 Programme pour calculer un encadrement de ln( x )
- 4.4 Fonction logarithme népérien dans Python
- 1. La fonction exponentielle
- Dérivation numérique et équations différentielles
- 1. Dérivée d’une fonction numérique
- 1.1 Historique
- 1.2 Dérivées à droite et dérivées à gauche
- 1.3 Calculs approchés de f ‘d(x) et de f ‘g(x)
- 1.4 Calcul approché de f ‘(x) à l’aide de f’g(x0) et de f’d(x0)
- 2. Calcul approché de f ‘( x ) et de f ”( x )
- 2.1 Administration par un polynôme
- 2.2 Calcul d’une valeur approchée de f ‘( x )
- 2.3 Application à la fonction exponentielle
- 2.4 Approximation de f(x) au voisinage de x0
- 2.5 Calcul approché de f ”(x)
- 3. Qu’est-ce qu’une équation différentielle ?
- 3.1 Historique
- 3.2 Les équations du type y’=f(x)
- 3.3 Les équations du type y’=ay
- 3.4 Les équations du type y’=ay+b
- 3.5 Les équations linéaires du type ay’+by=z
- 3.6 La notation différentielle de Leibniz
- 4. La méthode d’Euler
- 4.1 Principe de la méthode d’Euler
- 4.2 Un programme pour calculer y(x)
- 4.3 Influence du choix de n sur la précision des résultats
- 4.4 Construction d’une fonction Euler( x 0 ,y0,x,n )
- 4.5 Un cas particulier : l’équation différentielle y’=y
- 5. Les méthodes de Runge-Kutta
- 5.1 Historique
- 5.2 Cas d’une équation différentielle du premier ordre
- 5.3 Cas d’une équation différentielle du second ordre
- 1. Dérivée d’une fonction numérique
- Résolution approchée des équations
- 1. La recherche d’une solution par dichotomie
- 1.1 Historique
- 1.2 Deux programmes
- 2. La méthode des approximations successives
- 2.1 Historique
- 2.2 Étude d’un exemple
- 2.3 Deux programmes pour calculer r
- 3. La méthode de Newton
- 3.1 Historique
- 3.2 Extension de la méthode
- 3.3 Représentation graphique de la méthode de Newton
- 3.4 Deux programmes
- 1. La recherche d’une solution par dichotomie
- Calcul infinitésimal et intégration numérique
- 1. Longueur d’un arc de courbe
- 1.1 Principe du calcul
- 1.2 Un programme de calcul
- 1.3 Application : calcul du nombre p
- 2. Aire du disque et calcul de p
- 2.1 Historique
- 2.2 Méthode d’Archimède
- 2.3 Avec le calcul infinitésimal
- 2.4 Calcul de p par la méthode de Monte-Carlo
- 3. Volume d’une boule
- 3.1 Principe du calcul
- 3.2 Le calcul
- 3.3 Programme de calcul
- 4. Intégration approchée par la méthode des rectangles
- 4.1 Historique
- 4.2 Principe de la méthode des rectangles
- 4.3 Programme pour calculer l’intégrale d’une fonction continue
- 4.4 Cas des fonctions monotones
- 5. Intégration approchée par la méthode des trapèzes
- 5.1 Rappel
- 5.2 Principe de la méthode des trapèzes
- 5.3 Programme pour calculer l’intégrale d’une fonction continue
- 6. Intégration approchée par la méthode de Simpson
- 6.1 Historique
- 6.2 Méthode de Simpson
- 6.3 Cas d’une intégrale avec une borne infinie
- 7. Intégration approchée par la méthode de Gauss
- 7.1 Historique
- 7.2 Principe de la méthode de Gauss
- 7.3 Un programme de calcul
- 7.4 Deux remarques
- 1. Longueur d’un arc de courbe
- Nombres complexes
- 1. Les nombres complexes dans Python
- 1.1 Historique
- 1.2 Construction moderne des nombres imaginaires
- 1.3 Nombre complexe i et ses propriétés
- 1.4 Représentation algébrique d’un nombre complexe
- 1.5 Opérations sur les complexes dans Python
- 1.6 Forme trigonométrique d’un nombre complexe
- 1.7 Forme exponentielle d’un nombre complexe
- 2. Résolution dans C des équations du second degré
- 2.1 Cas d’une équation à coefficients réels
- 2.2 Cas d’une équation du second degré à coefficients complexes
- 3. Les suites de nombres complexes
- 3.1 Suites récurrentes
- 3.2 Partie réelle et partie imaginaire d’une suite complexe
- 3.3 Convergence d’une suite
- 3.4 Une suite géométrique
- 3.5 Représentation graphique d’une suite
- 4. Aperçu sur les fonctions d’une variable complexe
- 4.1 Fonctions nouvellles
- 4.2 La fonction z ? z+a
- 4.3 La fonction z ? az avec | a |=1
- 4.4 La fonction z ? az avec a réel
- 4.5 Les fonctions homographiques complexes
- 4.6 Les transformations homographiques du plan complexe
- 1. Les nombres complexes dans Python
- Éléments de statistiques
- 1. Les paramètres d’une série statistique
- 1.1 Un exemple
- 1.2 Construction du tableau des effectifs
- 1.3 Calcul de la médiane
- 1.4 Calcul des quartiles Q 1 et Q 3 et de l’écart interquartile Q 3 -Q 1
- 1.5 Calcul de la moyenne
- 1.6 Calcul de la variance et de l’écart-type
- 2. Covariance et coefficient de corrélation
- 2.1 Historique
- 2.2 Définitions
- 2.3 Un programme de calcul de cov(x,y) et de r
- 3. Ajustements linéaires et autres
- 3.1 Historique
- 3.2 Ajustement linéaire
- 3.3 Ajustement par une exponentielle
- 3.4 Ajustement par une fonction puissance
- 1. Les paramètres d’une série statistique
- Combinatoire et échantillonnage
- 1. Factorielles et combinaisons
- 1.1 Premières recherches
- 1.2 L’invention des factorielles
- 1.3 Les combinaisons de n objets pris p à p
- 1.4 Le calcul du nombre
- 2. Échantillonnage
- 2.1 Historique
- 2.2 Fabrication expérimentale d’un échantillon
- 2.3 Un calcul direct
- 3. Échantillonnage et fréquences
- 3.1 Fluctuations d’échantillonnage
- 3.2 Intervalle de fluctuation de la fréquence d’un échantillon
- 3.3 Estimation de la fréquence d’un caractère dans une population
- 3.4 Quelques remarques
- 1. Factorielles et combinaisons
- Les probabilités
- 1. Les probabilités conditionnelles
- 1.1 Une simulation pour conjecturer
- 1.2 Le calcul confirme la conjecture
- 1.3 Une formule pour définir une probabilité conditionnelle
- 1.4 Un exemple
- 2. La formule de Bayes
- 2.1 Historique
- 2.2 La formule de Bayes
- 2.3 Une première simulation
- 2.4 Une deuxième simulation
- 3. L’espérance et l’écart-type d’une variable aléatoire discrète
- 3.1 Variables aléatoires discrètes
- 3.2 Variables aléatoires et lois de probabilité
- 3.3 Espérance mathématique d’une variable aléatoire
- 3.4 Variance et écart-type d’une variable aléatoire X
- 3.5 Un programme pour calculer E( X ), V( X ) et ( X )
- 4. La loi binomiale
- 4.1 Expériences et schémas de Bernoulli
- 4.2 Étude d’un exemple
- 4.3 Une généralisation : la loi binomiale
- 4.4 Un programme pour calculer P( X=k )
- 4.5 Un programme pour calculer P( X<=k )
- 4.6 Espérance et écart-type
- 5. La loi de Poisson
- 5.1 Historique
- 5.2 Expression de la loi de Poisson
- 5.3 Exemples
- 5.4 Loi de Poisson et loi binomiale
- 6. Les variables aléatoires continues
- 6.1 Historique
- 6.2 Qu’est-ce qu’une variable aléatoire continue ?
- 6.3 Comment définir une loi de probabilité continue ?
- 6.4 Espérance et écart-type d’une variable aléatoire continue
- 7. La loi exponentielle
- 7.1 À quoi sert cette loi ?
- 7.2 Définition
- 7.3 Espérance et variance d’une loi exponentielle.
- 7.4 Calcul de la probabilité P( a <X< b )
- 7.5 Application à la physique
- 7.6 Usure et vieillissement
- 8. La loi normale
- 8.1 Définition
- 8.2 Loi normale réduite
- 8.3 Calcul de P( X<a )
- 8.4 Calcul inverse
- 8.5 Exemple d’utilisation de la loi normale
- 9. Loi normale et jugements statistiques
- 9.1 Intervalle de fluctuation d’une moyenne
- 9.2 Intervalle de fluctuation d’une fréquence
- 9.3 Intervalle de confiance d’une moyenne
- 9.4 Intervalle de confiance d’une fréquence
- 1. Les probabilités conditionnelles
- Arithmétique et cryptographie
- 1. La division euclidienne des entiers
- 1.1 Deux fonctions de Python
- 1.2 La division euclidienne des entiers relatifs
- 2. Les diviseurs d’un entier naturel
- 2.1 Recherche des diviseurs d’un entier naturel
- 2.2 Somme des diviseurs propres d’un entier
- 2.3 Nombres parfaits
- 2.4 Nombres amicaux
- 3. Les nombres premiers
- 3.1 Les nombres premiers sont en nombre infini
- 3.2 Le crible d’Ératosthène
- 3.3 Comment savoir si un entier donné est premier ?
- 3.4 Des listes de nombres premiers
- 3.5 La conjecture des nombres premiers jumeaux
- 3.6 La conjecture de Goldbach
- 4. Le PGCD de deux entiers
- 4.1 L’algorithme d’Euclide
- 4.2 La méthode des divisions successives
- 4.3 La fonction pgcd dans Python
- 5. Les factorisations d’un entier naturel
- 5.1 Décomposition en facteurs premiers
- 5.2 Décomposition en facteurs premiers et recherche d’un PGCD
- 5.3 Une autre méthode de factorisation
- 5.4 Méthode de Fermat
- 6. Le théorème de Bezout
- 6.1 Historique
- 6.2 Deux exemples
- 6.3 Recherche des coefficients de Bezout avec Python
- 6.4 Conséquence du théorème de Bezout, le théorème de Gauss
- 7. Introduction aux équations diophantiennes
- 7.1 Historique
- 7.2 Un exemple d’équation diophantienne
- 7.3 Un autre exemple
- 7.4 Un programme pour résoudre l’équation ax + by = c
- 7.5 Une équation diophantienne du second degré
- 8. La congruence des entiers relatifs
- 8.1 Le terme « modulo »
- 8.2 Calcul des restes modulo n
- 8.3 Calculs modulo n et calculs dans l’anneau Z / nZ
- 8.4 Résolution de l’équation ax + b = c dans l’anneau Z/ n Z
- 9. Le code secret de Jules César
- 9.1 Historique
- 9.2 Les instructions ord() et chr() de Python
- 9.3 Un programme pour coder un texte
- 9.4 Un programme pour décoder un texte quand on connaît le décalage
- 9.5 Décodage avec une analyse des fréquences des lettres
- 9.6 Un programme de décodage quand on ne connaît pas le décalage employé
- 10. Le chiffre de Vigenère
- 10.1 Historique
- 10.2 Principe du chiffre de Vigenère
- 10.3 Un programme de chiffrement et de déchiffrement
- 11. Les codages affines
- 11.1 Une convention
- 11.2 Un programme pour coder un texte
- 11.3 Comment choisir les entiers a et b ?
- 11.4 Décodage d’un texte codé par une fonction affine avec a et b connus
- 11.5 Décodage d’un texte codé par une fonction affine avec a et b inconnus
- 11.6 Un programme général de décodage
- 12. Le chiffrement de Hill
- 12.1 Principe du chiffrement
- 12.2 Un exemple
- 12.3 Principe du déchiffrement
- 12.4 Un programme pour coder
- 12.5 Un programme pour décoder
- 1. La division euclidienne des entiers
- Matrices 2×2 et matrices 3×3
- 1. Matrices carrées et applications linéaires
- 1.1 Historique
- 1.2 Une matrice représente une application linéaire
- 1.3 Représentation d’une matrice avec Python
- 1.4 Image d’un vecteur par une matrice carrée 2×2 ou 3×3
- 2. Opérations sur les matrices
- 2.1 Addition, soustraction et multiplication par un réel
- 2.2 Multiplication des matrices carrées de taille 2
- 2.3 Propriétés particulières de la multiplication des matrices
- 2.4 Un programme pour multiplier des matrices 2×2
- 2.5 Un programme pour multiplier des matrices 3×3
- 2.6 Multiplication de deux matrices de tailles différentes
- 2.7 Opérations avec des matrices carrées remarquables
- 3. Déterminant d’une matrice carrée 2×2 ou 3×3
- 3.1 Déterminant d’une matrice 2×2
- 3.2 Déterminant d’une matrice 3×3
- 3.3 Déterminant d’un système de vecteurs
- 4. Inversion des matrices carrées 2×2 et 3×3
- 4.1 Qu’est-ce qu’une matrice inversible ?
- 4.2 Inverse d’une matrice carrée 2×2
- 4.3 Inverse d’une matrice carrée 3×3
- 4.4 Méthode du pivot
- 5. Résolution d’un système linéaire d’équations
- 5.1 Un exemple historique
- 5.2 Écriture matricielle des systèmes linéaires d’équations
- 5.3 Un programme pour résoudre les systèmes de deux équations à deux inconnues
- 5.4 Un programme pour résoudre les systèmes de trois équations à trois inconnues
- 5.5 Remarque sur l’emploi des déterminants
- 6. Puissances d’une matrice 2×2 ou 3×3
- 6.1 Puissance d’une matrice 2×2
- 6.2 Puissance d’une matrice 3×3
- 6.3 Cas des matrices diagonales
- 7. Diagonalisation d’une matrice 2×2
- 7.1 Les matrices diagonisables
- 7.2 Étude d’un exemple
- 7.3 Diagonalisation d’une matrice 2×2
- 7.4 Un programme pour calculer les valeurs propres d’une matrice 2×2
- 8. Matrices et suites récurrentes
- 8.1 Rappel : les nombres de Fibonacci
- 8.2 Calcul des nombres de Fibonacci à l’aide d’une matrice 2×2
- 8.3 Les relations de Binet
- 1. Matrices carrées et applications linéaires
- Géométrie analytique
- 1. Équation réduite d’une droite dans le plan
- 1.1 Historique
- 1.2 Détermination de l’équation réduite d’une droite
- 1.3 Intersection de deux droites
- 1.4 Distance d’un point à une droite
- 2. Équation cartésienne d’une droite dans le plan
- 2.1 Historique
- 2.2 Recherche de l’équation cartésienne d’une droite dont on connaît deux points
- 2.3 Recherche de l’équation cartésienne d’une droite dont on connaît un vecteur directeur et un point
- 2.4 Intersection de deux droites
- 2.5 Droites parallèles
- 2.6 Vecteurs orthogonaux, vecteur normal à une droite
- 2.7 Droites perpendiculaires
- 3. Droites dans l’espace
- 3.1 Vecteurs colinéaires dans l’espace
- 3.2 Points alignés
- 3.3 Représentation paramétrique d’une droite
- 3.4 Comment reconnaître qu’un point appartient à une droite ?
- 3.5 Droites coplanaires, intersection de deux droites
- 4. Équations paramétriques d’un plan
- 4.1 Historique
- 4.2 Détermination de l’équation paramétrique d’un plan
- 4.3 Comment reconnaître qu’un point appartient à un plan ?
- 4.4 Comment reconnaître que quatre points sont coplanaires ?
- 4.5 Intersection d’un plan et d’une droite
- 5. Équation cartésienne d’un plan
- 5.1 Produit scalaire de 2 vecteurs
- 5.2 Équation d’un plan défini par un de ses points et par un vecteur normal
- 5.3 Équation d’un plan défini par trois points non alignés
- 5.4 Intersection d’une droite et d’un plan
- 5.5 Distance d’un point à un plan
- 5.6 Intersection de deux plans
- 1. Équation réduite d’une droite dans le plan
- Annexes
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