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author | Karl Berry <karl@freefriends.org> | 2006-01-09 00:49:07 +0000 |
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committer | Karl Berry <karl@freefriends.org> | 2006-01-09 00:49:07 +0000 |
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Dependencies. + +DEP_PS=$(MAKEFILENAME) $(MISC1) $(TEX) +DEP_PDF=$(MAKEFILENAME) $(MISC1) $(TEX) +DEP_ARCH=$(SRC) $(NOM).ps $(NOM).pdf + + +# Special variables. + +.PHONY= $(OUTPUTS) help clean cleanall +.PHONY: $(.PHONY) +.SUFFIXES: +.INTERMEDIATE: $(INTERMDED:%=$(NOM).%) + +# Phony rules. + +help: + @echo + @echo " Rules to compile $(NOM).tex : $(.PHONY)." + @echo " For example «make ps» will make the PS file for you!" + @echo + +dvi: clean $(NOM).dvi +ps: $(NOM).ps +pdf: clean $(NOM).pdf + +clean: + @$(RM) -f $(INTERMED:%=$(NOM).%) thb*.png *~ *.aux *.inc + @$(RM) -f $(CODESDIR)/*~ $(FIGSDIR)/*~ + @$(RM) -rf auto + +cleanall: clean + @for f in $(OUTPUTS); do $(RM) -f $(NOM).$$f; done + +# Rules based on target files. + +$(NOM).ps: $(NOM).dvi + @$(DVIPS) $(NOM).dvi -o $(NOM).ps + +$(NOM).dvi: $(DEP_PS) + @$(LATEX) $(NOM) + @$(BIBTEX) $(NOM) + @$(LATEX) $(NOM) + @$(LATEX) $(NOM) + @$(LATEX) $(NOM) + +$(NOM).pdf: $(DEP_PDF) + @$(PDFLATEX) $(NOM) + @$(BIBTEX) $(NOM) + @$(PDFLATEX) $(NOM) + @$(PDFLATEX) $(NOM) + @$(THUMBPDF) $(NOM).pdf + @$(PDFLATEX) $(NOM) + +# End Of File. diff --git a/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/img/simbin.eps b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/img/simbin.eps new file mode 100644 index 00000000000..6403e0671f9 --- /dev/null +++ b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/img/simbin.eps @@ -0,0 +1,2459 @@ +%!PS-Adobe-2.0 EPSF-2.0 +%%Title: gauss.eps +%%Creator: gnuplot 3.7 patchlevel 3 +%%CreationDate: Mon Dec 8 17:23:19 2003 +%%DocumentFonts: (atend) +%%Orientation: Portrait +%%BoundingBox: 0 44 300 255 +%%EndComments +%%BeginProcSet: epsffit 1 0 +gsave +-41.667 3.333 translate +0.833 0.833 scale +%%EndProcSet + +/gnudict 256 dict def +gnudict begin +/Color true def +/Solid true def +/gnulinewidth 5.000 def +/userlinewidth gnulinewidth def +/vshift -46 def +/dl {10 mul} def +/hpt_ 31.5 def +/vpt_ 31.5 def +/hpt hpt_ def +/vpt vpt_ def +/M {moveto} bind def +/L {lineto} bind def +/R {rmoveto} bind def +/V {rlineto} bind def 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+\makeatletter +\providecommand{\timenow}{\@tempcnta\time% +\@tempcntb\@tempcnta% +\divide\@tempcntb60% +\ifnum10>\@tempcntb0\fi\number\@tempcntb% +\multiply\@tempcntb60% +\advance\@tempcnta-\@tempcntb% +:\ifnum10>\@tempcnta0\fi\number\@tempcnta} +\makeatother +%% Mathmode double capital letters. +\newcommand{\dA}{\EM{\mathbb{A}}} +\newcommand{\dB}{\EM{\mathbb{B}}} +\newcommand{\dC}{\EM{\mathbb{C}}} +\newcommand{\dD}{\EM{\mathbb{D}}} +\newcommand{\dE}{\EM{\mathbb{E}}} +\newcommand{\dF}{\EM{\mathbb{F}}} +\newcommand{\dG}{\EM{\mathbb{G}}} +\newcommand{\dH}{\EM{\mathbb{H}}} +\newcommand{\dI}{\EM{\mathbb{I}}} +\newcommand{\dJ}{\EM{\mathbb{J}}} +\newcommand{\dK}{\EM{\mathbb{K}}} +\newcommand{\dL}{\EM{\mathbb{L}}} +\newcommand{\dM}{\EM{\mathbb{M}}} +\newcommand{\dN}{\EM{\mathbb{N}}} +\newcommand{\dO}{\EM{\mathbb{O}}} +\newcommand{\dP}{\EM{\mathbb{P}}} +\newcommand{\dQ}{\EM{\mathbb{Q}}} +\newcommand{\dR}{\EM{\mathbb{R}}} +\newcommand{\dS}{\EM{\mathbb{S}}} +\newcommand{\dT}{\EM{\mathbb{T}}} +\newcommand{\dU}{\EM{\mathbb{U}}} +\newcommand{\dV}{\EM{\mathbb{V}}} +\newcommand{\dW}{\EM{\mathbb{W}}} +\newcommand{\dX}{\EM{\mathbb{X}}} +\newcommand{\dY}{\EM{\mathbb{Y}}} +\newcommand{\dZ}{\EM{\mathbb{Z}}} +%% Mathmode Roman capital letters. +\newcommand{\rA}{\EM{\mathrm{A}}} +\newcommand{\rB}{\EM{\mathrm{B}}} +\newcommand{\rC}{\EM{\mathrm{C}}} +\newcommand{\rD}{\EM{\mathrm{D}}} +\newcommand{\rE}{\EM{\mathrm{E}}} +\newcommand{\rF}{\EM{\mathrm{F}}} +\newcommand{\rG}{\EM{\mathrm{G}}} +\newcommand{\rH}{\EM{\mathrm{H}}} +\newcommand{\rI}{\EM{\mathrm{I}}} +\newcommand{\rJ}{\EM{\mathrm{J}}} +\newcommand{\rK}{\EM{\mathrm{K}}} +\newcommand{\rL}{\EM{\mathrm{L}}} +\newcommand{\rM}{\EM{\mathrm{M}}} +\newcommand{\rN}{\EM{\mathrm{N}}} +\newcommand{\rO}{\EM{\mathrm{O}}} +\newcommand{\rP}{\EM{\mathrm{P}}} +\newcommand{\rQ}{\EM{\mathrm{Q}}} +\newcommand{\rR}{\EM{\mathrm{R}}} +\newcommand{\rS}{\EM{\mathrm{S}}} +\newcommand{\rT}{\EM{\mathrm{T}}} +\newcommand{\rU}{\EM{\mathrm{U}}} +\newcommand{\rV}{\EM{\mathrm{V}}} +\newcommand{\rW}{\EM{\mathrm{W}}} +\newcommand{\rX}{\EM{\mathrm{X}}} +\newcommand{\rY}{\EM{\mathrm{Y}}} +\newcommand{\rZ}{\EM{\mathrm{Z}}} +%% Mathmode calligraphic capital letters. +\newcommand{\cA}{\EM{\mathcal{A}}} +\newcommand{\cB}{\EM{\mathcal{B}}} +\newcommand{\cC}{\EM{\mathcal{C}}} +\newcommand{\cD}{\EM{\mathcal{D}}} +\newcommand{\cE}{\EM{\mathcal{E}}} +\newcommand{\cF}{\EM{\mathcal{F}}} +\newcommand{\cG}{\EM{\mathcal{G}}} +\newcommand{\cH}{\EM{\mathcal{H}}} +\newcommand{\cI}{\EM{\mathcal{I}}} +\newcommand{\cJ}{\EM{\mathcal{J}}} +\newcommand{\cK}{\EM{\mathcal{K}}} +\newcommand{\cL}{\EM{\mathcal{L}}} +\newcommand{\cM}{\EM{\mathcal{M}}} +\newcommand{\cN}{\EM{\mathcal{N}}} +\newcommand{\cO}{\EM{\mathcal{O}}} +\newcommand{\cP}{\EM{\mathcal{P}}} +\newcommand{\cQ}{\EM{\mathcal{Q}}} +\newcommand{\cR}{\EM{\mathcal{R}}} +\newcommand{\cS}{\EM{\mathcal{S}}} +\newcommand{\cT}{\EM{\mathcal{T}}} +\newcommand{\cU}{\EM{\mathcal{U}}} +\newcommand{\cV}{\EM{\mathcal{V}}} +\newcommand{\cW}{\EM{\mathcal{W}}} +\newcommand{\cX}{\EM{\mathcal{X}}} +\newcommand{\cY}{\EM{\mathcal{Y}}} +\newcommand{\cZ}{\EM{\mathcal{Z}}} +%% Mathmode bold capital letters. +\newcommand{\bA}{\EM{\mathbf{A}}} +\newcommand{\bB}{\EM{\mathbf{B}}} +\newcommand{\bC}{\EM{\mathbf{C}}} +\newcommand{\bD}{\EM{\mathbf{D}}} +\newcommand{\bE}{\EM{\mathbf{E}}} +\newcommand{\bF}{\EM{\mathbf{F}}} +\newcommand{\bG}{\EM{\mathbf{G}}} +\newcommand{\bH}{\EM{\mathbf{H}}} +\newcommand{\bI}{\EM{\mathbf{I}}} +\newcommand{\bJ}{\EM{\mathbf{J}}} +\newcommand{\bK}{\EM{\mathbf{K}}} +\newcommand{\bL}{\EM{\mathbf{L}}} +\newcommand{\bM}{\EM{\mathbf{M}}} +\newcommand{\bN}{\EM{\mathbf{N}}} +\newcommand{\bO}{\EM{\mathbf{O}}} +\newcommand{\bP}{\EM{\mathbf{P}}} +\newcommand{\bQ}{\EM{\mathbf{Q}}} +\newcommand{\bR}{\EM{\mathbf{R}}} +\newcommand{\bS}{\EM{\mathbf{S}}} +\newcommand{\bT}{\EM{\mathbf{T}}} +\newcommand{\bU}{\EM{\mathbf{U}}} +\newcommand{\bV}{\EM{\mathbf{V}}} +\newcommand{\bW}{\EM{\mathbf{W}}} +\newcommand{\bX}{\EM{\mathbf{X}}} +\newcommand{\bY}{\EM{\mathbf{Y}}} +\newcommand{\bZ}{\EM{\mathbf{Z}}} +%% Useful shortcuts to some Greek letters and symbols. +\newcommand{\al}{\alpha} +\newcommand{\be}{\beta} +\newcommand{\De}{\Delta} +\newcommand{\de}{\delta} +\newcommand{\ga}{\gamma} +\newcommand{\Ga}{\Gamma} +\newcommand{\g}{\gamma} +\newcommand{\gn}{\g_n} +\newcommand{\gt}[1]{\g^{\otimes #1}} +\newcommand{\la}{\lambda} +\newcommand{\La}{\Lambda} +\newcommand{\lan}{\la_n} +\newcommand{\na}{\nabla} +\newcommand{\Om}{\Omega} +\newcommand{\om}{\omega} +\newcommand{\ph}{\Phi} +\newcommand{\Si}{\Sigma} +\newcommand{\si}{\sigma} +\newcommand{\Te}{\Theta} +\newcommand{\te}{\theta} +\newcommand{\ta}{\tau} +\newcommand{\Ups}{\Upsilon} +\newcommand{\veps}{\varepsilon} +\newcommand{\vphi}{\varphi} +\newcommand{\bul}{\EM{\bullet}} +%% Functional prototype with dimensioning. +\newcommand{\p}[4]{{#3}\!\left#1{#4}\right#2} +%% Norms and related. +\newcommand{\ABS}[1]{\EM{{\left| #1 \right|}}} % |1| +\newcommand{\BRA}[1]{\EM{{\left\{#1\right\}}}} % {1} +\newcommand{\DP}[1]{\EM{{\left<#1\right>}}} % <1> +\newcommand{\NRM}[1]{\EM{{\left\| #1\right\|}}} % ||1|| +\newcommand{\NI}[1]{\EM{{\left\| #1\right\|}_\infty}} % infinite norm. +\newcommand{\OSC}[1]{\EM{{\p(){\mathrm{osc}}{#1}}}} % oscillation. +\newcommand{\PAR}[1]{\EM{{\left(#1\right)}}} % (1) +\newcommand{\BPAR}[1]{\EM{{\biggl(#1\biggr)}}} % (1) +\newcommand{\BABS}[1]{\EM{{\biggl|#1\biggr|}}} % (1) +\newcommand{\pd}{\EM{\partial}} % derivee partielle +\newcommand{\PD}[2]{\EM{{\frac{\partial #1}{\partial #2}}}}%part. deriv. +\newcommand{\SBRA}[1]{\EM{{\left[#1\right]}}} % [1] +\newcommand{\VT}[1]{\EM{{\|#1\|}_{\text{\scriptsize VT}}}} % tot. var. +\newcommand{\LIP}[1]{\EM{\|#1\|_{\mathrm{Lip}}}} % Lipschitz norm. +\newcommand{\WH}[1]{\widehat{#1}} +%% Fonctionals and functions. +\newcommand{\sentf}{\bH} +\newcommand{\sent}[1]{\p(){\sentf}{#1}} +\newcommand{\bentf}[1]{\bH_{#1}} +\newcommand{\bent}[2]{\p(){\bentf{#1}}{#2}} +\newcommand{\eentf}{\bN} +\newcommand{\eent}[1]{\p(){\eentf}{#1}} +\newcommand{\entf}[1]{\mathbf{Ent}_{#1}} +\newcommand{\ent}[2]{\p(){\entf{#1}}{#2}} +\newcommand{\ientf}[1]{\bH^{#1}} +\newcommand{\ient}[2]{\p(){\ientf{#1}}{#2}} +\newcommand{\rentf}{\mathbf{Ent}} +\newcommand{\rent}[2]{\p(){\rentf}{#1\,\vert\,#2}} +\newcommand{\entr}{\mathbf{Ent}_r} +\newcommand{\enef}[1]{\boldsymbol{\mathcal{E}}_{#1}} +\newcommand{\ene}[2]{\p(){\enef{#1}}{#2}} +\newcommand{\imutf}{\bI} +\newcommand{\imut}[1]{\p(){\imutf}{#1}} +\newcommand{\fcrf}{\dI} +\newcommand{\fcr}[1]{\p(){\fcrf}{#1}} +\newcommand{\fishf}{\bJ} +\newcommand{\fish}[1]{\p(){\fishf}{#1}} +\newcommand{\fishmf}{\dJ} +\newcommand{\fishm}[1]{\p(){\fishmf}{#1}} +\newcommand{\moyf}[1]{\bE_{#1}} +\newcommand{\moy}[2]{\p(){\moyf{#1}}{#2}} +\newcommand{\econd}[2]{\p(){\moyf{}}{#1\,\vert\,#2}} +\newcommand{\bmoy}[2]{\moyf{#1}\!\biggl(#2\biggr)} +\newcommand{\corrf}[1]{\mathbf{Cor}_{#1}} +\newcommand{\corr}[3]{\p(){\corrf{#1}}{#2,#3}} +\newcommand{\covf}[1]{\mathbf{Cov}_{#1}} +\newcommand{\cov}[3]{\p(){\covf{#1}}{#2,#3}} +\newcommand{\bcov}[3]{\covf{#1}\!\biggl(#2,#3\biggr)} +\newcommand{\suppf}{\mathrm{supp}} +\newcommand{\supp}[1]{\suppf\PAR{#1}} +\newcommand{\DIMF}{\mathrm{dim}} +\newcommand{\DIM}[1]{\DIMF\PAR{#1}} +\newcommand{\RANGEF}{\mathrm{range}} +\newcommand{\RANGE}[1]{\RANGEF\PAR{#1}} +\newcommand{\varf}[1]{\mathbf{Var}_{#1}} +\newcommand{\var}[2]{\p(){\varf{#1}}{#2}} +\newcommand{\bvar}[2]{\varf{#1}\!\biggl(#2\biggr)} +\newcommand{\Kf}{\bK} +\newcommand{\K}[1]{\p(){\Kf}{#1}} +\newcommand{\vrs}[1]{\mathbf{L}_{#1}} +\newcommand{\lik}[1]{\vrs{#1}} +%% Sets, spaces, and functional spaces. +\newcommand{\C}[1]{\p(){\cC}{#1}} +\newcommand{\Cb}[1]{\p(){\cC_b}{#1}} +\newcommand{\Cc}[1]{\p(){\cC_c}{#1}} +\newcommand{\Cn}[2]{\p(){\cC^{#1}}{#2}} +\newcommand{\Ci}[1]{\Cn{\infty}{#1}} +\newcommand{\Cic}[1]{\p(){\cC_c^\infty}{#1}} +\newcommand{\Cnc}[2]{\p(){\cC_c^{#1}}{#2}} +\newcommand{\Cnb}[2]{\p(){\cC_b^{#1}}{#2}} +\newcommand{\Cib}[1]{\p(){\cC_b^\infty}{#1}} +\newcommand{\leb}[2]{\p(){\bL^{#1}}{#2}} +\newcommand{\lebb}[1]{\bL^{#1}} +%% Determinant, trace, ... +\newcommand{\Tr}{\mathrm{Tr\,}} +\newcommand{\Det}[1]{\mathrm{Det}\,} +\newcommand{\TR}[1]{\p(){\mathrm{Tr}}{#1}} +\newcommand{\DIAG}[1]{\p(){\mathrm{Diag}}{#1}} +\newcommand{\DET}[1]{\p(){\mathrm{Det}}{#1}} +\newcommand{\SIG}[1]{\p(){\mathrm{Sign}}{#1}} +\newcommand{\KER}[1]{\p(){\mathrm{Ker}}{#1}} +\newcommand{\RG}[1]{\p(){\mathrm{Range}}{#1}} +\newcommand{\DIAM}[1]{\p(){\mathrm{Diam}}{#1}} +\newcommand{\ID}{\mathbf{Id}} +\newcommand{\Id}{\mathrm{Id}} +\newcommand{\Mo}{\mathbf{1}} +\newcommand{\Vo}{\mathrm{1}} +%%% Semi-groups, generators, carre-du-champ, ... +\newcommand{\CD}{CD(\rho ,\infty)} +\newcommand{\GA}{\boldsymbol{\Gamma}} +\newcommand{\GD}{\GA_{\!\!{\mathbf 2}}} +\newcommand{\GI}{\bL} +\newcommand{\GR}{\nabla} +\newcommand{\GIV}{\EM{\overrightarrow{\GI}}} +\newcommand{\GIB}{\EM{\overline{\GI}}} +\newcommand{\LA}{\boldsymbol{\Delta}} +\newcommand{\ROT}{\mathbf{rot}\,} +\newcommand{\DIV}{\mathbf{div}\,} +\newcommand{\PT}[1][t]{\mathbf{P}_{\!#1}} +\newcommand{\SGf}[1]{{\mathbf P}_{#1}} +\newcommand{\SG}[2]{\p(){\SGf{\!#1}}{#2}} +\newcommand{\SGQf}[1]{{\mathbf Q}_{#1}} +\newcommand{\SGQ}[2]{\p(){\SGQf{#1}}{#2}} +\newcommand{\isopf}{\mathbf{I}} +\newcommand{\isop}[1]{\p(){\isopf}{#1}} +\newcommand{\disop}[1]{\p(){\isopf'}{#1}} +\newcommand{\ddisop}[1]{\p(){\isopf''}{#1}} +\newcommand{\HESS}[1]{\GR^2\!{#1}} +\newcommand{\Hess}[1]{{\p(){\mathrm{Hess}}{#1}}} +\newcommand{\HAM}{\bH} +\newcommand{\POT}{\bV} +\newcommand{\PF}{\bZ} +\newcommand{\DOM}{\EM{\cD_2(\GI)}} +\newcommand{\laV}{\EM{\overrightarrow{\la}}} +\newcommand{\DOML}{\EM{\cD_2\PAR{\GI}}} +\newcommand{\DOMB}{\EM{\cD_2(\GIB)}} +\newcommand{\DOMV}{\EM{\cD_2(\GIV)}} +\newcommand{\GAV}{\EM{\overrightarrow{\GA}}} +\newcommand{\D}{\mathbf{D}} +%% Topology. +\newcommand{\inter}[1]{{\overset{\circ}{#1}}} % interior +\newcommand{\adher}[1]{{\overline{#1}}} % adherence +\newcommand{\ADH}[1]{\mathbf{adh}(#1)} +\newcommand{\INT}[1]{\mathbf{int}(#1)} +%% Miscellany. +\newcommand{\DOTIMES}{\otimes\cdots\otimes} +\newcommand{\DOPLUS}{\oplus\cdots\oplus} +\newcommand{\CARD}{\mathrm{card}} +\newcommand{\SSK}[1]{\substack{#1}} +\renewcommand{\leq}{\leqslant} +\renewcommand{\geq}{\geqslant} +\newcommand{\bs}{\EM{\backslash}} +\newcommand{\Inf}{\boldsymbol{\inf}} +\newcommand{\Sup}{\boldsymbol{\sup}} +\newcommand{\ds}[1]{\EM{\displaystyle{#1}}} +\newcommand{\eg}{\overset{\Delta}{=}} +\newcommand{\fdefeq}{\overset{\text{d^^e9f.}}{=}} +\newcommand{\edefeq}{\overset{\text{def.}}{=}} +\newcommand{\defeq}{:=} +\newcommand{\equ}{\; \Leftrightarrow \;} +\newcommand{\ex}{\exists \,} +\newcommand{\imp}{\Rightarrow \;} +\newcommand{\ssi}{{\it ssi}} +\newcommand{\tout}{\forall \,} +\newcommand{\tq}{\,|\,} +\newcommand{\st}{\,|\,} +\newcommand{\DSFRAC}[2]{\EM{\frac{\ds{#1}}{\ds{#2}}}} +\newcommand{\SR}[2]{\EM{\strackrel{#1}{#2}}} +\def\Ieme{\up{\lowercase{i^^e8me}}\xspace} +%% Vectors and matrices. +\newcommand{\VECTOR}[1]{\PAR{\begin{array}{c} #1 \end{array}}} +\newcommand{\BIMATRIX}[1]{\PAR{\begin{array}{cc} #1 \end{array}}} +\newcommand{\Vector}[2]{\PAR{\begin{array}{#1} #2 \end{array}}} +\newcommand{\Bimatrix}[2]{\PAR{\begin{array}{#1} #2 \end{array}}} +%%%% +%%%% Commands to be executed just after \begin{document} +%%%% +\AtBeginDocument{% + \selectlanguage{francais}% + \graphicspath{{images/}{img/}{Images}{Img}{ps}{eps}{PS}{EPS}% + {postscript}{postscripts}{pdf}{PDF}}% + \PREMIEREPAGE% +} +%%%% +%%%% Commands to be executed just before \end{document} +%%%% +\AtEndDocument{\vfill} +\endinput +%% +%% End of file `pbsheet.cls'. diff --git a/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/pgm/probadis.m b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/pgm/probadis.m new file mode 100644 index 00000000000..7f472ad4045 --- /dev/null +++ b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/pgm/probadis.m @@ -0,0 +1,65 @@ +function res = probadis(x,p) +%res = PROBADIS(x,p) +% Input x vector of real numbers (support points in IR) +% p vector of probability weights associated to x +% i.e. non-negative real numbers such that sum(p) == 1 +% Output res random number chosen from the finite discrete +% distribution on x(1),...,x(n) with probability weights +% p(1),...,p(n) where n == length(x) == length(p) +% +% Renvoie UNE réalisation de la loi discrète à support fini sur IR dont les +% points de support sont les composantes du vecteur x, et les poids sont les +% composantes du vecteur p. Donc x(i) a une probabilité p(i) d'être renvoyé. +% +% La méthode consiste à écrire l'intervalle [0,1] comme une réunion disjointe +% d'intervalles de longueurs p(1),..., p(n) puis à regarder au quel appartient +% la réalisation d'une loi uniforme obtenue par un appel à rand. Les valeurs +% renvoyées par des appels successifs sont donc pseudo-indépendantes. +% Pour des raisons d'efficacité, les conditions nécessaires suivantes ne sont +% pas contrôlées par cette fonction : +% - le nombre de paramètres passés est exactement 2 +% - les deux paramètres x et p sont bien des vecteurs et sont de même longueur +% - les composantes de p sont positives ou nulles et leur somme vaut 1. +% +% See also RDISCR. +% +% ### Copyright (C) D. Chafaï, 2003-12-06. +% ### http://www.lsp.ups-tlse.fr/Chafai/agregation.html +% ### Licence GNU General Public License http://www.gnu.org/copyleft/gpl.html +% + +% On pourrait implémenter cette fonction de la façon suivante : +% +% INDICES = find(cumsum(p) >= rand); +% res = x(INDICES(1)); +% return; +% +% Cette méthode est correcte mais inefficace car elle ne tient pas compte de +% la monotonie de cumsum(p), ce qui entraine des tests inutiles une fois que +% la valeur critique a été franchie. En jargon, c'est un 'firstmatch' qu'il +% nous faut, pas un 'matchall'. Le nombre de if impliqués dans find est +% toujours égal à la taille de ce qu'on lui passe en paramètre. +% +% Morale de l'histoire : la brièveté d'un code n'assure pas sa performance ! +% Et l'abscence de if dans un code ne signifie pas qu'il ne fait pas appel +% indirectement à des if, et encore moins que cela est fait de manière +% optimale ! La fonction find n'est qu'une boucle for contenant un if. +% +% Ci-dessous, nous utilisons une version plus rapide dans le plus pur style +% for-if avec un nombre de if optimal. On pourrait adapter l'ordre des +% intervalles testés (et donc l'arbre associéé) aux poids p(i) de façon à +% tester d'abord les intervalles les plus probables. Est-ce vraiment mieux ? +% Exercice ! + +n = length(x); % le nombre d'atomes. +r = rand; % une réalisation de loi uniforme sur [0,1]. +a = 0; b = p(1); % [a,b] = sous-intervalle de proba p(i) pour l'uniforme. +for i = 1:n-1 % parcours de tous les sous-intervalles juxtaposés. + if ((r >= a) & (r < b)) + res = x(i); + return; % on a trouvé le bon intervalle, on sort. + end + a = b; b = b + p(i+1); % on passe à l'intervalle suivant. +end +res = x(n); % le bon intervalle est le dernier. +return; diff --git a/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/pgm/rdiscr.m b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/pgm/rdiscr.m new file mode 100644 index 00000000000..b3346178e47 --- /dev/null +++ b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/pgm/rdiscr.m @@ -0,0 +1,72 @@ +function X = rdiscr(num,x,p) +%X = RDISCR(num,x,p) +% Input num positive integer or a vector [lig,col] of integers +% x vector of real numbers (support points in IR) +% p vector of probability weights associated to x +% i.e. non-negative real numbers such that sum(p) == 1 +% Output X num-vector or a num-matrix of random numbers +% chosen from the finite discrete distribution on +% x(1),...,x(n) with probability weights p(1),...,p(n) +% where n == length(x) == length(p) +% +% Renvoie num réalisations ou une matrice [lig,col] de réalisations +% pseudo-i.i.d de la loi discrète à support fini sur IR dont les +% points de support sont les composantes du vecteur x, et les poids sont les +% composantes du vecteur p. Donc x(i) a une probabilité p(i) d'être renvoyé. +% +% La méthode consiste à écrire l'intervalle [0,1] comme une réunion disjointe +% d'intervalles de longueurs p(1),..., p(n) puis à regarder au quel appartient +% la réalisation d'une loi uniforme obtenue par un appel à rand. Les valeurs +% renvoyées par des appels successifs sont donc pseudo-indépendantes. +% Pour des raisons d'efficacité, les conditions nécessaires suivantes ne sont +% pas contrôlées par cette fonction : +% - le nombre de paramètres passés est exactement 3 +% - les deux paramètres x et p sont bien des vecteurs et sont de même longueur +% - les composantes de p sont positives ou nulles et leur somme vaut 1 +% - le paramètre num est un entier positif non nul une un couple de ce type +% +% See also PROBADIS. +% +% ### Copyright (C) D. Chafaï, 2003-12-06. +% ### http://www.lsp.ups-tlse.fr/Chafai/agregation.html +% ### Licence GNU General Public License http://www.gnu.org/copyleft/gpl.html +% + +% Voir les commentaires dans le code de la fonction probadis. +% Faire 'type probadis' pour cela. +% Le code qui suit pourrait beaucoup gagner en rapidité sur une machine // +% Il est possible de l'améliorer en stockant un arbre construit avec les +% tests utilisés par les valeurs déjà générées. Il est surtout aussi possible +% d'imiter le code matriciel de la fonction de répartition inverse binomiale +% de la fonction qbinom de Stixbox, appelée par rbinom. Exercice ! +% +% D'autres algorithmes sont possibles. Par exemple, on pourrait procéder +% avec des réalisations de Bernoulli i.i.d. (obtenues facilement avec rand) +% pour choisir l'intervalle : +% La probabilité d'être <= x(1) est p(1) +% Sinon, la probabilité d'être <= x(2) est p(2)/sum(p(2:n)) +% etc. Nul besoin de commencer par x(1), et l'on peut adapter l'arbre utilisé +% aux poids p(i) de façon à faire un nombre de tests optimal. Exercice ! + +if length(num) == 1 + num = [num 1]; +else + num = reshape(num,1,2); +end + +n = length(x); % le nombre d'atomes. +U = rand(num); % réalisations de loi uniforme sur [0,1]. +X = repmat(x(n),num(1),num(2)); % par défaut, la valeur est la plus grande +for l = 1:num(1) % lignes +for c = 1:num(2) % colonnes + a = 0; b = p(1); % [a,b] = sous-inter. de proba p(i) pour l'uniforme. + for i = 1:n-1 % parcours de tous les sous-intervalles juxtaposés. + if ((U(l,c) >= a) & (U(l,c) < b)) + X(l,c) = x(i); + break; % on a trouvé le bon intervalle, on sort. + end + a = b; b = b + p(i+1); % on passe à l'intervalle suivant. + end +end +end +return; diff --git a/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/pgm/rint.m b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/pgm/rint.m new file mode 100644 index 00000000000..9e8dd3c8502 --- /dev/null +++ b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/pgm/rint.m @@ -0,0 +1,25 @@ +function X = rint(num,k); +% X = RINT(num,k) +% Input num positive integer or a vector [lig,col] of integers +% k positive integer +% Output X num-vector or a num-matrix of random numbers +% chosen from uniform distribution on {1,...,k} +% +% Renvoie num réalisations ou une matrice [lig,col] de réalisations +% pseudo-indépendantes de la loi uniforme discrète sur les k premiers +% entiers non nuls {1,...,k}. +% +% La méthode consiste à considérer la partie entière de 1+kU où U suit une loi +% uniforme sur [0,1]. Cette dernière s'obtient via la fonction rand, et les +% valeurs renvoyées par des appels successifs sont donc pseudo-indépendantes. +% +% ### Copyright (C) D. Chafaï, 2003-12-06. +% ### http://www.lsp.ups-tlse.fr/Chafai/agregation.html +% ### Licence GNU General Public License http://www.gnu.org/copyleft/gpl.html +% + +if length(num) == 1 + num = [num 1]; +end +X = ceil(k * rand(num)); +return; diff --git a/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/pgm/simbin.m b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/pgm/simbin.m new file mode 100644 index 00000000000..f9c618a8a69 --- /dev/null +++ b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/pgm/simbin.m @@ -0,0 +1,55 @@ +% +% ### Copyright (C) D. Chafaï, 2003-12-06. +% ### http://www.lsp.ups-tlse.fr/Chafai/agregation.html +% ### Licence GNU General Public License http://www.gnu.org/copyleft/gpl.html +% +% Ce bout de code permet de simuler une loi binomiale B(n,p) et de comparer +% graphiquement les moyennes empiriques avec la moyenne théorique. +% Tous les vecteurs sont des vecteurs ligne. +% +% Nota bene : la bibliothèque Stixbox fournit la fonction rbinom qui permet +% de s'affranchir des calculs détaillés ici, cf. fin du présent fichier. +% +clear r n p q P Q C B X +clf +% +r = input('Nombre maximal de réalisations ? = '); +n = input('Taille n de la loi binomiale B(n,p), qui a n+1 atomes ? = '); +p = input('Valeur du paramètre p de la loi binomiale B(n,p) ? = '); +% p = proba de gagner à pile ou face = proba de 1 dans la Bernoulli sur {0,1} +% q = proba de perdre à pile ou face = proba de 0 dans la Bernoulli sur {0,1} +% B(n,p) est la loi de la somme de n v.a. i.i.d. de Bernoulli de ce type, +% i.e. la nième puissance de convolution de cette loi de Bernoulli. Elle +% représente la loi du nombre de succés à pile ou face en n lancés. +% +disp(sprintf('Calcul de la loi binomiale B(%d,%f)',n,p)) +q = 1 - p; +P = [1 , cumprod(p * ones(1,n))]; % puissances croissantes de p +Q = [fliplr(cumprod(q * ones(1,n))), 1]; % puissances décroissantes de q +C = [1 , cumprod([n:-1:1]) ./ cumprod([1:n])]; % coef. du binôme de i = 1 à n +B = C .* P .* Q; % vecteur des poids de B(n,p) +% +disp(sprintf('Génération aléatoire de %d réalisations de B(%d,%f)',r,n,p)) +X = rdiscr([1,r],[0:n],B); % échantillonnage +% alternative : +%X=[] +%for i=1:r +% X = [X probadis([0:n],B)]; +%end +% +disp(sprintf('Tracé des graphique.')) +plot(cumsum(X) ./ [1:length(X)],'b') % tracé des moyennes empiriques +title('Loi des Grands Nombres') +xlabel('Nombre de realisations') +ylabel('Moyennes empiriques') +hold on +plot(n * p * ones(1,r),'r--') % tracé de la moyenne théorique +legend('Empirique','Theorique') +hold off +% +% Avec Stixbox, inutile de calculer B et d'appeler rdiscr([1,r],[0:n],B) +% puisque qu'un simple rbinom([1,r],n,p) suffit. +% Même si l'on décide d'utiliser quand même prodadis, les coefficients +% binomiaux nécessaires au calcul de B peuvent se calculer beaucoup plus vite +% en utilisant la fonction Stixbox bincoef qui fait appel à la fonction gamma. +% diff --git a/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/xpl-fr.bib b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/xpl-fr.bib new file mode 100644 index 00000000000..076f05db048 --- /dev/null +++ b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/xpl-fr.bib @@ -0,0 +1,39 @@ +@book{barbe-ledoux, + AUTHOR = {Barbe, Ph. and Ledoux, M.}, + TITLE = {Probabilit{\'e}s}, + YEAR = {1998}, + PAGES = {262}, + PUBLISHER = {Belin}, + SERIES = {De la licence {\`a} l'agr{\'e}gation}, + ISBN = {2-7011-2131-0} +} + +@book{dacunha-castelle-duflo, + AUTHOR = {Dacunha-Castelle, D. and Duflo, M.}, + TITLE = {Probabilit{\'e}s et statistiques. {T}ome 1}, + NOTE = {Probl{\`e}mes {\`a} temps fixe.}, + PUBLISHER = {Masson}, + ADDRESS = {Paris}, + YEAR = {1982}, + PAGES = {xii+214}, + ISBN = {2-225-74547-1}, +} + +@Book{bouleau, + AUTHOR = {Bouleau, N.}, + TITLE = {Probabilit{\'e}s de l'ing{\'e}nieur, + variables al{\'e}atoires et simulation}, + PUBLISHER = {Hermann}, + YEAR = {1986} +} + +@Incollection{ycart, + AUTHOR = {Ycart, B.}, + TITLE = {{M}od\`eles et {A}lgorithmes {M}arkoviens}, + PUBLISHER = {Springer}, + EDITOR = {{S}oci\'et\'e de {M}ath\'ematiques + {A}ppliqu\'ee et {I}ndustrielles}, + YEAR = {2002}, + SERIES = {Math\'ematiques et {A}pplications}, + VOLUME = {39} +} diff --git a/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/xpl-fr.pdf b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/xpl-fr.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 00000000000..515b9938826 --- /dev/null +++ b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/xpl-fr.pdf diff --git a/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/xpl-fr.tex b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/xpl-fr.tex new file mode 100644 index 00000000000..2b5e04e387a --- /dev/null +++ b/Master/texmf-dist/doc/latex/pbsheet/xpl/xpl-fr.tex @@ -0,0 +1,146 @@ +\documentclass{pbsheet} + +\TITRE{Feuille de TP n°1 -- Initiation à Matlab} +\FORMATION{Préparation à l'épreuve de modélisation + - Agrégation Externe de Mathématiques} +\ETABLISSEMENT{Université de l'Anonyme XXII} +\ANNEE{2004} +\MEL{agreg@labo.univ.fr} +\AUTEUR{A. Grégatif} +\WEB{http://www.labo.univ.fr/} +\DATE{\today} + +\begin{document} + +Ce TP porte sur les entrées et sorties, les fonctions et les outils +graphiques dont vous disposez sous Matlab. + +\section{Entrées et sorties} + +La commande \texttt{input} permet de demander à l'utilisateur Matlab d'entrer +les valeurs de variables à utiliser. La commande \texttt{pause} permet de +stopper l'exécution Matlab. Vous pouvez préciser le nombre de secondes de pose +ou revenir à Matlab en appuyant sur n'importe quelle touche. La commande +\texttt{save} permet de sauvegarder dans un fichier, dont le nom par défaut +est \texttt{matlab.mat}, le contenu de certaines variables dont vous souhaitez +garder une trace. Ce fichier peut être appelé par la commande \texttt{load} +qui restaure toutes les variables que vous avez sauvegardées. + +\begin{lstlisting}[language=Matlab]{Créations et Sauvegardes sous Matlab} +n=input('Entrez la valeur de n : '); % Affectez une valeur à n. +a=input('Precisez la valeur de a : '); % Affectez une valeur à a. +v=a.^[0:n]; A=toeplitz(v); d=det(A); % Création de la matrice de Toeplitz A +save restoep n a A d; % Sauvegarde de n, a, A, d dans restoep.mat +clear % Efface toutes les variables de la session. +load restoep % Restaure les variables de restoep.mat. +who % Vérification. +\end{lstlisting} + +\section{Fonctions} + +Un ensemble de commandes Matlab peut être considéré comme une fonction. On +peut voir une fonction comme un sous-programme Matlab dont les paramètres +éventuels sont les arguments de la fonction et dont les résultats sont les +images de cette fonction. Beaucoup de fonctions Matlab, comme par exemple +\texttt{mean}, sont déjà écrites en Matlab et le code Matlab correspondant est +stocké dans un fichier dont le nom se termine par \texttt{.m}. Pour +\texttt{mean}, il s'agit de \texttt{mean.m}. Ajouter de nouvelles fonctions à +Matlab revient donc à écrire de nouveaux fichiers de ce type. Il est d'usage +d'appeler une fonction du même nom que le fichier correspondant. + +\textbf{Simulation de lois discrètes.} Dans votre répertoire personnel, éditer +le fichier \texttt{probadis.m} suivant dont le code Matlab génère une +réalisation aléatoire d'une loi discrète à support fini. + +\MFILE{probadis} + +La commande Matlab \texttt{type} permet de lister le contenu d'un fichier. +Ainsi, \texttt{type probadis} vous montrera le code source Matlab de la +fonction \texttt{probadis}. Le commentaire ajouté à partir de la seconde ligne +constituera l'aide affiché lorsque l'utilisateur tapera \texttt{help + probadis}. Finalement, la commande \texttt{what} liste les fichiers Matlab +du répertoire courant. + +Voici une autre fonction de simulation de loi discrète, qui peut renvoyer une +matrice de réalisations. + +\MFILE{rdiscr} + +\begin{exo}[Loi binomiale] + Créer un code Matlab permettant de générer un vecteur aléatoire $X$ + contenant $N$ réalisations i.i.d. de loi binomiale $\cB(n,p)$ où les valeurs + $N,n\geq 1$ et $0<p<1$ sont affectées par l'utilisateur. Pour $N$ assez + grand, vérifier la LGN sur les moyennes empiriques successives de $X$. Voici + un exemple de programme qui fait l'affaire, et donc la sortie graphique se + trouve en page \pageref{fi:simbin}. +\end{exo} + +\MFILE{simbin} + +\begin{exo} + Soit $(X_n)_{n\in\dN}$ une suite de variables aléatoires i.i.d. de loi + exponentielle $\cE(\lambda)$ avec $\lambda >0$. Si $S_n=\sum_{k=1}^n X_k$, + $N_0=0$ et pour tout $t> 0$, $N_t=\sum_{n=1}^\infty \rI_\BRA{S_n\leq t}$, + $(N_t)_{t\geq0}$ est un processus de Poisson d'intensité $\lambda$. Montrer + que, pour tout $t>0$, $N_t$ suit la loi de Poisson $\cP(\la t)$. En déduire + un code Matlab permettant de générer un vecteur aléatoire $Y$ contenant $N$ + réalisations i.i.d. de loi $\cP(\la)$ où les valeurs $N\geq 1$ et $\la>0$ + sont affectées par l'utilisateur. Pour $N$ assez grand, vérifier la LGN sur + les moyennes empiriques successives de $Y$. +\end{exo} + +\begin{exo} + Pour $N$, $N_1$ et $n \geq 1$ avec $N_1,n \leq N$, la loi hypergéométrique + $\cH(N,N_1,n)$ est donnée, pour tout $k \in \dN$ avec $0\leq k \leq n$, par + $\dP(X=k)=C_{N_1}^kC_{N-N_1}^{n-k}/C_N^n$. Créer un code Matlab permettant + de générer un vecteur aléatoire $Z$ contenant $M$ réalisations i.i.d. de loi + $\cH(N,N_1,n)$ où les valeurs $M, N \geq 1$ et $N_1,n\leq N$ sont affectées + par l'utilisateur. + \begin{enumerate} + \item Si $N$ tend vers l'infini et le rapport $N_1/N$ tend vers $p$ avec + $0<p<1$, montrer que $X$ converge en loi vers la loi Binomiale $\cB(n,p)$. + Pour $M, N$ assez grand et $N_1=pN$ avec $0<p<1$, tracer l'histogramme de + $Z$ et comparer le à la loi $\cB(n,p)$. + \item Si $N$, $N_1$ et $n$ tendent vers l'infini et le produit $nN_1/N$ tend + vers $\la>0$, montrer que $X$ converge en loi vers la loi de Poisson + $\cP(\la)$. Pour $M$, $N$ assez grand, $N_1=\la\sqrt{N}$ et $n=\sqrt{N}$, + tracer l'histogramme de $Z$ et comparer le à la loi $\cP(\la)$. + \end{enumerate} +\end{exo} + +\section{Représentations graphiques} + +\begin{lstlisting}[language=Matlab] + {Illustration de la LGN pour la loi exponentielle} + clear; n=1000; lambda=0.5; X=-log(rand(n,1))/lambda; + figure; % Création d'une nouvelle fenêtre graphique. + plot(cumsum(X)'./[1:length(X)],'b') % Trace les moy. emp. successives de X. + title('Loi des Grands Nombres') % Titre de la figure. + xlabel('Nombre de réalisations') % Titre des abscisses. + ylabel('Moyennes empiriques') % Titre des ordonnées. + hold on % Garde la fenêtre graphique. + plot(1/lambda*ones(n,1),'r--'); % Trace la limite théorique. + legend('Empirique','Theorique'); % Légende. +\end{lstlisting} + +\begin{exo} + Ajouter à vos codes Matlab les représentations graphiques rencontrées + ci-dessus. +\end{exo} + +\FIG{simbin}{1.0}{htbp}{Sortie graphique du programme \ref{code:simbin} + \pageref{code:simbin}.} + +Voici une fonction Matlab qui permet de simuler la loi uniforme discrète finie +de façon rapide et simple. + +\MFILE{rint} + +\nocite{*} + +\phantomsection % Nécessaire pour le PDF. +\addcontentsline{toc}{section}{Bibliographie} +\bibliographystyle{amsalpha} +\bibliography{xpl-fr} + +\end{document} |