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Exercices Montrez par induction for
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Variables dérivées et terminaison
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Invariant difficile à trouver Que
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Exemples d’exécutions Source : a
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Problème de l’arrêt Théorème
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Résumé ◮ Une machine d’état
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Modélisation par une machine d’
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Ambiguité d’une définition réc
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Arbres On peut définir récursivem
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Démonstration : Par induction stru
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Fonctions récursives sur les entie
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Définitions mal formées Des probl
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Expressions arithmétiques Définit
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Substitution La fonction subst(f ,
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Modèle d’évaluation avec substi
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Par la définition de subst, le mem
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Applications Les applications de ce
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Plan 1. Introduction 2. Langage des
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Sémantique formelle Pourquoi défi
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Expressions arithmétiques sur N :
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Sémantique Essentiellement deux ty
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Exemple : expressions arithmétique
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Expressions arithmétiques Idée g
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Exemple Evaluation de (3 + (2 + 1))
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Déterminisme et normalisation Prop
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◮ En appliquant la règle (S-ADD)
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Déterminisme Théorème : Si E →
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Déterminisme et normalisation Corr
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Montrons que eval((E1 + E2)) = n3
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Plan 1. Introduction 2. Langage des
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Un langage de programmation simple
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Sémantique opérationnelle : état
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Sémantique opérationnelle : assig
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Sémantique opérationnelle : condi
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Synthèse de la sémantique opérat
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Illustration Si on note l’état d
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Déterminisme Lemme (déterminisme)
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Boucle infinie Théorème : Pour au
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Effets de bord Dans notre langage,
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Sémantique dénotationnelle Rappel
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Expressions et booléens Les foncti
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Exemple Montrez que evalCom(x := 0;
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Sémantique du while Définition :
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Sémantique du while En conséquenc
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Si evalCom(Cn+1, s) = s ′ , il y
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Au delà de cours Syntaxe : ◮ Les
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Plan 1. Définitions 2. Connexité
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Exemple : ◮ V = {A, B, C, D, E, F
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Exemple : A C B ◮ A et B sont adj
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Extensions des graphes Multigraphes
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Boucles : On peut autoriser qu’un
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Applications Les graphes peuvent ê
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Le graphe Chapter 11 des Simplerela
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◮ Le rapport entre les degrés mo
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Isomorphisme 80 Graph Theory Isomor
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◮ Un chemin est un graphe G = (V
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Parcours Définition : Un parcours
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Théorème : Soit G un graphe dirig
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Graphes connexes Définition : Un g
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Théorème : Tout graphe G = (V , E
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Remarques à propos de la démonstr
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Théorème : Soit T = (V , E) un ar
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Théorème : Soit T = (V , E) un ar
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Théorème : Soit T = (V , E) un ar
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Théorème : Tout graphe connexe G
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◮ Un arbre binaire est un arbre a
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Définition : Le diamètre d’un g
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Théorème : Soit v un sommet arbit
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Coloriage de graphes Problème : l
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Associons une couleur à chaque pla
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k-coloriages Définition : Un graph
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◮ Cas inductif : Supposons que P(
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Tout graphe biparti peut donc être
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Définition : L’ensemble des gar
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Un énoncé formel Définition : So
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Problème des mariages stables Déf
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Terminaison Théorème : L’algori
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Correction partielle Théorème : T
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Equité L’algorithme est-il équi
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Réseaux de communications Hypothè
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Diamètre 326 “mcs” — 2012/6/
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Congestion Définition : ◮ La con
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Tableau à deux dimensions in in
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Tableau à deux dimensions Réseau
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“mcs” — 2012/6/4 — 15:49
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Propriétés : commutateurs et diam
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10.9. Beneˇs Network 337 Exemple p
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Chaque nœud de G est incident à e
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Réseau butterfly 332 Cas de base :
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Partie 3 Outils pour l’analyse d
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Exemple introductif : quicksort Par
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Quicksort Partition(A, lo, hi) 1 i
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Formulation analytique Par symétri
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s worthwhile to use your computer t
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Chapitre 6 Sommations et comporteme
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Sommations Définition : Soit une s
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Preuve d’une solution analytique
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Trouver une solution analytique Si
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Corollaire : Si |z| < 1, alors n n
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Un autre exemple Problème 6 : Dér
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Perturbation indirecte Dans ce cas,
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Série harmonique Complexité moyen
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Nombres harmoniques Une meilleure a
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Sommes doubles Généralement, il s
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Plan 1. Sommations Définitions Pre
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Quelques propriétés des notations
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Quelques propriétés 1. f (x) =
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Propriété : On a x 2 = O(x). Dém
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Chapitre 7 Récurrences 333
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Introduction Rappel : La notation a
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Complexité d’algorithmes récurs
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Propriété (borne supérieure) : O
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Solution : Soit Fn le nombre de pro
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Dénombrement : exemple 3 Définiti
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Démonstration : Par induction sur
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Nombres de Catalan Les nombres : b0
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Calculer les valeurs d’une récur
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Techniques de résolution de récur
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Preuve d’une solution par inducti
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Méthode “Plug-and-Chug” (force
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4. Trouver une solution analytique
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Récurrence linéaire d’ordre 1 L
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Arbres de récursion Approche graph
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log 4 n c n 2 16 c n 2 4 c n 2 16 c
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Preuve d’une borne supérieure Th
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Induction et notation asymptotique
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log 2 n apple h apple log 4 n log 3
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Synthèse Trois approches empirique
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Théorème : Si f1(n) et f2(n) sont
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1 + ◮ Les fonctions c √ n 5 1
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Résolution des récurrences linéa
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Etape 3 : Trouver une solution part
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Exemple Résolvons la récurrence d
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Etape 3 : Trouver une solution part
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Etape 5 : Déterminer les valeurs d
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Un premier théorème Théorème (M
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Un second théorème plus général
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Exemple d’application ◮ Soit la
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Changement de variables Un changeme
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Comparaisons de récurrences : lin
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Chapitre 8 Fonctions génératrices
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Introduction Les fonctions généra
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Exemples : ◮ 〈0, 0, 0, 0, . . .
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Multiplication par une constante Pr
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Exemples ◮ Multiplication par une
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Dérivation et intégration Propri
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Produit Propriété : Si 〈a0, a1,
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Sommes partielles Propriété : Si
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Extraction des coefficients Propri
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Formule de Newton généralisée So
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Synthèse : opérations entre fonct
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Résolution de récurrences Princip
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Extraction des coefficients Calculo
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Récurrences linéaires (homogènes
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Nombres de Catalan Théorème : Soi
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Plan 1. Définitions et opérations
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Classes combinatoires Problème gé
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Application 2 : nombre d’arbres b
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Démonstration : 1. Soit an et bn l
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Applications : choix avec répétit
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Applications : comptage difficile P
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◮ Fonction génératrice pour le