Tamtam Proceedings - lamsin

More documents

Recommendations

Info

264 Lamrini Uahabi et al.l 0 = λ −1/21 , où λ 1 est une valeur propre associée à l’opérateur ∇ 2 .Théorème 3. ([1]) La dimension de Boîtes de l’attracteur F est majorée de la façon suivante: dim B (F ) ≤ c(l 0 /l d ) 3 , où c est une constante universelle.6. Arcs trinomiauxIl s’agit d’étudier les arcs trinomiaux, i.e. les trajectoires des solutions de l’équationtrinomialez n = αz k + (1 − α)(1)où z = ρe iθ est un complexe, n et k des entiers naturels tels que 1 ≤ k ≤ n − 1 et αun nombre réel. Dans [8], S. Dubuc et M. Zaoui se sont intéressés à une certaine réuniond’arcs trinomiaux spécifiques, faisant partie des solutions de l’équation non-linéaire (1)dans le cas 0 < α < 1 ; à savoir, les trois familles d’arcs A m , B m et F (p, q; r, s). En fait,dans [2], ils ont établi l’étude de leur monotonie et dans [3], le calcul de leurs dimensionsfractales.Quant à notre travail, dont il s’agit de donner par la suite les principaux résultats, nousnous sommes intéressés à régler la question de la monotonie des arcs trinomiaux dans satotalité ([6]). Ensuite, et puisque ces familles d’arcs sont des fractals, nous avons procédédans [5] à calculer toutes leurs dimensions fractales. Pour se faire, nous avons utilisé lesthéorèmes 4 et 5 suivants :Soit C un arc de classe C 1 et de longueur L, défini par : x(θ) = ρ(θ) cos θ ety(θ) = ρ(θ) sin θ, où θ 1 ≤ θ ≤ θ 2 . En supposant que ρ(θ 1 ) = R 1 et ρ(θ 2 ) = R 2 , on a :Théorème 4. ([3]) Si la fonction ρ(θ) est monotone, alorsL ≤ max(R 2 , R 1 )|θ 2 − θ 1 | + R 2 − R 1 |D’autre part, l’aire de la saucisse de Minkowski de C est majorée comme suit :Théorème 5. ([3]) Si C est une courbe rectifiable simple de longueur L, alors pour toutɛ > 0, |C + ɛD| 2 ≤ 2ɛL + πɛ 2 .À partir de l’équation (1), l’équation de trajectoire des racines reliant uniquement ρ et θest :ρ n−k sin nθ − ρ n sin(n − k)θ = sin kθ.Alors, on distingue les trois cas suivants :α < 0 : signe(sin nθ) = −signe(sin kθ) = signe(sin(n − k)θ))0 < α < 1 : signe(sin nθ) = signe(sin kθ) = −signe(sin(n − k)θ))1 < α : signe(sin nθ) = signe(sin kθ) = signe(sin(n − k)θ))Définition 4. Un angle θ est admissible s’il vérifie l’une des égalités de signes ci-dessus.6.1. Arcs trinomiaux dans le cas α > 1Dans ce cas, l’équation (1) admet comme solutions quatre types d’arcs trinomiaux :D 1 (p, k, r, n), D 2 (p, k, r, n), D 3 (p, n − k, r, n) et D 4 (p, n − k, r, n), où p et r sont desTAMTAM –Tunis– 2005
Dimensions fractales 265entiers non nuls tels que r ≥ p :- Les arcs D 1 (p, k, r, n) sont formés des racines de (1) où les angles admissibles θ appartiennentà l’intervalle ](2r + 1)π/n, 2πp/k[, n ≥ 5 et k est un entier vérifiantpn/(r + 1) < k < 2pn/(2r + 1).- Les arcs D 2 (p, k, r, n) sont formés des racines de (1) où θ ∈]2πp/k, (2r + 1)π/n[,n ≥ 4 et k est un entier vérifiant 2pn/(2r + 1) < k < pn/r.- Les arcs D 3 (p, n − k, r, n) sont formés des racines de (1) oùθ ∈]2πp/(n − k), (2r + 1)π/n[, n ≥ 4 et k est un entier vérifiant(r − p)n/r < k < [2(r − p) + 1]n/(2r + 1).- Les arcs D 4 (p, n − k, r, n) sont formés des racines de (1) oùθ ∈](2r + 1)π/n, 2πp/(n − k)[, n ≥ 5 et k est un entier vérifiant[2(r − p) + 1]n/(2r + 1) < k < (r − p + 1)n/(r + 1). Dans [6], nous avons prouvé lesrésultats suivants :Théorème 6. La fonction ρ(θ) est :- croissante pour les arcs D 1 (p, k, r, n) et D 3 (p, n − k, r, n).- décroissante pour les arcs D 2 (p, k, r, n) et D 4 (p, n − k, r, n).En conséquence, nous avons prouvé, dans [5], que :Théorème 7. Chacune des dimensions de Boîtes des réunions des familles d’arcs D 1 (p, k, r, n),D 2 (p, k, r, n), D 3 (p, n − k, r, n) et D 4 (p, n − k, r, n) est égale à 3/2.6.2. Arcs trinomiaux dans le cas 0 < α < 1Dans ce cas, l’équation (1) admet comme solutions les six types d’arcs trinomiaux :A 1 (p, k, r, n), A 2 (p, k, r, n), B 1 (p, k, r, n), B 2 (p, k, r, n), F 1 (p, n − k, r, n) etF 2 (p, n − k, r, n), où p et r des entiers :- Arcs A 1 (p, k, r, n) : θ ∈]2πr/n, (2p + 1)π/k[, n ≥ 5, r ≥ p + 1 et(2p + 1)n/(2r + 1) < k < (2p + 1)n/2r.- Arcs A 2 (p, k, r, n) : θ ∈](2p + 1)π/k, 2πr/n[, n ≥ 3, r ≥ p + 1 et(2p + 1)n/2r < k < (2p + 1)n/(2r − 1).- Arcs B 1 (p, k, r, n) : θ ∈]2πr/n, (2p + 1)π/k[, n ≥ 3, r ≥ p + 1 etk = (2p + 1)n/(2r + 1) est un entier.- Arcs B 2 (p, k, r, n) : θ ∈](2p + 1)π/k, 2(r + 1)π/n[, n ≥ 3, r ≥ p + 1 etk = (2p + 1)n/(2r + 1) est un entier.- Arcs F 1 (p, n − k, r, n) : θ ∈]2πp/(n − k), 2πr/n[, n ≥ 5, r ≥ p + 1 et[2(r − p) − 1]n/(2r − 1) < k < (r − p)n/r.- Arcs F 2 (p, n − k, r, n) : θ ∈]2πr/n, 2πp/(n − k)[, n ≥ 4, r ≥ p et(r − p)n/r < k < [2(r − p) + 1]n/(2r + 1). Dans [6], nous avons montré les résultatssuivants :Théorème 8. La fonction ρ(θ) est :- décroissante pour les arcs A 1 (p, k, r, n) et B 1 (p, k, r, n).- croissante pour les arcs A 2 (p, k, r, n) et B 2 (p, k, r, n).- unimodale pour les arcs F 1 (p, n − k, r, n) et F 2 (p, n − k, r, n).TAMTAM –Tunis– 2005
Page 5 and 6:
PréfaceOrganiser la seconde éditi
Page 7:
Comité d’organisationMohamed Abd
Page 11 and 12:
SOMMAIRE / CONTENTSI Conférences I
Page 13 and 14:
Equilibre dans un système dynamiqu
Page 15 and 16:
Arlequin method: Practical impacts
Page 17 and 18:
Application de la méthode de Gauss
Page 19:
Conférences InvitéesInvited Prese
Page 22 and 23:
4 Amara et al.1. IntroductionWe are
Page 24 and 25:
6 Amara et al.2.2. The nonlinear Na
Page 26 and 27:
8 Amara et al.4. Numerical resultsW
Page 28 and 29:
10 Auger et al.1. Introduction :Dan
Page 30 and 31:
12 Auger et al.La condition de stab
Page 32 and 33:
14 Auger et al.3.1. Taux de migrati
Page 34 and 35:
16 Auger et al.L’équilibre rapid
Page 36 and 37:
18 Auger et al.[7] BRAVO DE LA PARR
Page 38 and 39:
Quelques aspects mathématiques etn
Page 40 and 41:
22 El Alaoui Talibi M.- Modèle d
Page 42 and 43:
24 El Alaoui Talibi M.[3] M. Chamba
Page 44 and 45:
26 Habbal1. IntroductionAngiogenesi
Page 46 and 47:
28 HabbalThe pressure drop denoted
Page 48 and 49:
30 Habbaltheorem 1 There exists a N
Page 50 and 51:
32 HabbalFigure 2. Second Nash loop
Page 52 and 53:
34 Hauray et al.1. IntroductionWe a
Page 54 and 55:
36 Hauray et al.minimal time interv
Page 56 and 57:
38 Hauray et al.From this last theo
Page 58 and 59:
Approximation de l’opérateur d
Page 60 and 61:
42 LemrabetLorsque δ → 0, l’é
Page 62 and 63:
44 Lemrabetavec[∆ ∗ (δ)c = [I
Page 64 and 65:
46 Lemrabet6. Bibliographie[1] N. B
Page 66 and 67:
48 Jaafar-Belaid et al.1. Introduct
Page 68 and 69:
50 Jaafar-Belaid et al.where f(ρ)
Page 70 and 71:
52 Jaafar-Belaid et al.202040406060
Page 73:
IIContrôleControl55
Page 76 and 77:
58 Arfaoui1. IntroductionCe travail
Page 78 and 79:
60 ArfaouiLe système adjoint assoc
Page 80 and 81:
62 Arfaoui[3] H. ARFAOUI , « Comma
Page 82 and 83:
64 Benzekri et al.1. Global control
Page 84 and 85:
66 Benzekri et al.ẏ = ∂H∂x =
Page 86 and 87:
0 1 2 3 4 5 668 Benzekri et al.32.5
Page 88 and 89:
70 Akian et al.1. IntroductionWe co
Page 90 and 91:
72 Akian et al.We prove that v t+δ
Page 92 and 93:
.74 Akian et al.0.0−1.0Exact solu
Page 94 and 95:
76 Bokanowski et al.1. General fram
Page 96 and 97:
78 Bokanowski et al.One interesting
Page 98 and 99:
80 Bokanowski et al.4. Numerical ex
Page 100 and 101:
Sur les problèmes de contrôle opt
Page 102 and 103:
84 Metouileur lorsque u est dans L
Page 104 and 105:
86 MetouiThéorème 2 Soit ū ε le
Page 106 and 107:
88 Metoui[5] L.S. HOU, S.S. RAVINDR
Page 109 and 110:
Système d’information intégré
Page 111 and 112:
Gestion et modélisation des ressou
Page 113 and 114:
Page 115 and 116:
Page 117 and 118:
Page 119 and 120:
Page 121 and 122:
Page 123 and 124:
Random perturbations of reduced gra
Page 125 and 126:
Global Optimization of Water Resour
Page 127 and 128:
Global Optimization of Water Resour
Page 129:
IVEquations DifférentiellesDiffere
Page 132 and 133:
114 B. Abdelkader1. IntroductionTel
Page 134 and 135:
116 B. AbdelkaderNotons que les con
Page 136 and 137:
118 B. AbdelkaderAlors pour tout X
Page 138 and 139:
120 Bouzahir1. IntroductionWe consi
Page 140 and 141:
122 Bouzahirwhere the linear operat
Page 142 and 143:
Goursat boundary value problem forh
Page 144 and 145:
126 A. Guezane-Lakoud et al.3. Func
Page 146 and 147:
128 A. Guezane-Lakoud et al.5. Exis
Page 148 and 149:
ACP neuronale : application à l’
Page 150 and 151:
132 Chitroubl’approximation de la
Page 152 and 153:
134 Chitroubcompression égal à 3.
Page 154 and 155:
136 Chitroub[4] J. P. Nougier, Mét
Page 156 and 157:
138 Ferchichi et al.1. Introduction
Page 158 and 159:
140 Ferchichi et al.soit T −1 = (
Page 160 and 161:
142 Ferchichi et al.[4] G.I. BISCHI
Page 162 and 163:
144 Hafidi1. IntroductionOn étudie
Page 164 and 165:
146 Hafidia ) ∫ Ωpdx → +∞ qu
Page 166 and 167:
148 HafidiLEMME 3.2. On a lim R(θ
Page 168 and 169:
150 Lefebvre1. IntroductionSoit (X
Page 170 and 171:
152 LefebvreOn peut aussi écrire q
Page 172 and 173:
154 Lefebvre5. BibliographieD.R. Co
Page 174 and 175:
156 Meskine1. IntroductionDans le p
Page 176 and 177:
158 Meskinefaibles σ( ∏ L M ,
Page 178 and 179:
160 Meskine[12] E. YA. KHRUSLOV, L.
Page 180 and 181:
162 K. Saoudi1. IntroductionL’ét
Page 182 and 183:
164 K. Saoudice qui montre que la s
Page 184 and 185:
166 K. Saoudieton aboutit au résul
Page 186 and 187:
168 K. Saoudietc 1 + c 2 = 1 ∫(u
Page 188 and 189:
170 K. SaoudiRemarque 3.1. Du lemme
Page 190 and 191:
172 K. Saoudiet∫v(t, x) dxΩest c
Page 193:
VEstimation d’ErreursError Estima
Page 196 and 197:
178 Achchab et al.1. IntroductionDu
Page 198 and 199:
180 Achchab et al.such that}Xh 2 ={
Page 200 and 201:
182 Achchab et al.[2] B.ACHCHAB, M.
Page 202 and 203:
184 Alla et al.1. IntroductionLes e
Page 204 and 205:
186 Alla et al.3. Position du probl
Page 206 and 207:
IsoValue-0.00070533-0.000604452-0.0
Page 208 and 209:
190 Achchab et al.1. IntroductionLe
Page 210 and 211:
192 Achchab et al.où T hi/2 est le
Page 212 and 213:
IsoValue0.000933570.002800710.00840
Page 214 and 215:
196 El Dabaghi et al.1. Motivation
Page 216 and 217:
198 El Dabaghi et al.0 ≤ λ i ≤
Page 218 and 219:
200 El Dabaghi et al.Figure 4. Mail
Page 220 and 221:
Residual error estimators for the t
Page 222 and 223:
204 Kharrat et al.The step (3) need
Page 224 and 225:
206 Kharrat et al.following estimat
Page 227:
VIMécanique des FluidesFluid Mecha
Page 230 and 231:
212 Abdelwahed et al.1. Introductio
Page 232 and 233: 214 Abdelwahed et al.Ainsi, suivre
Page 234 and 235: 216 Abdelwahed et al.Figure 3. Isov
Page 236 and 237: Procédure spectrale avec diagonali
Page 238 and 239: 220 El Guarmah et al.où Ra et P r
Page 240 and 241: 222 El Guarmah et al.M 10 20 25 35
Page 242 and 243: Simulation de l’onde de crue via
Page 244 and 245: 226 El Dabaghi et al.de R 2 , de fr
Page 246 and 247: 228 El Dabaghi et al.INRIA-MODULEFm
Page 248 and 249: INRIA-MODULEF230 El Dabaghi et al.I
Page 250 and 251: 232 Amoura et al.1. IntroductionFor
Page 252 and 253: 234 Amoura et al.where u = rot r ψ
Page 254 and 255: 236 Amoura et al.CURRENT FUNCTION5
Page 256 and 257: 238 Frih et al.1. IntroductionLa mo
Page 258 and 259: 240 Frih et al.et dans la fracture,
Page 260 and 261: 242 Frih et al.6. Bibliographie[1]
Page 262 and 263: 244 Hasnaoui et al.1. IntroductionL
Page 264 and 265: 246 Hasnaoui et al.On obtient alors
Page 266 and 267: 248 Hasnaoui et al.5. Conclusion et
Page 268 and 269: 250 Hernane-Boukari1. IntroductionW
Page 270 and 271: 252 Hernane-Boukarianda 3 =−11 +
Page 272 and 273: 254 Kloucha et al.1. Motivation et
Page 274 and 275: 256 Kloucha et al.Si le domaine Λ
Page 276 and 277: INRIA-MODULEF0INRIA-MODULEF.250INRI
Page 278 and 279: Dimensions fractales : attracteurs
Page 280 and 281: 262 Lamrini Uahabi et al.4. Attract
Page 284 and 285: 266 Lamrini Uahabi et al.En conséq
Page 286 and 287: Numerical analysis for the problem
Page 288 and 289: 270 El-Kyal et al.d(u) = 1 2(∇u +
Page 290 and 291: 272 El-Kyal et al.Theorem 3.1 There
Page 292 and 293: 274 Marchand et al.1. IntroductionD
Page 294 and 295: 276 Marchand et al.On remarque en p
Page 296 and 297: 278 Marchand et al.dans la formulat
Page 298 and 299: 280 Mezali et al.1. Motivation et m
Page 300 and 301: 282 Mezali et al.s’annulant sur c
Page 302 and 303: 284 Mezali et al.Temps CPUTemps Ela
Page 304 and 305: R. Touihri & S. Ghnimi *Méthode de
Page 306 and 307: 288 Touihri et al.Les équations go
Page 308 and 309: 290 Touihri et al.Tol N It (Newt) t
Page 310 and 311: 292 Touihri et al.5. Bibliographie[
Page 313 and 314: Décomposition de domaine pour un m
Page 315 and 316: DDM pour les fractures 297et−→
Page 317 and 318: DDM pour les fractures 299dont l’
Page 319 and 320: Arlequin method: Practical impacts
Page 321 and 322: Arlequin method 303of the Arlequin
Page 323 and 324: Arlequin method 3052.2. Penalized A
Page 325 and 326: Arlequin method 307refinements of t
Page 327 and 328: Reduction methods and uncertaintypr
Page 329 and 330: Reduction methods and uncertainty p
Page 331 and 332: Reduction methods and uncertainty p
Page 333 and 334:
0.00e+00 1.00e−11 2.00e−11 3.00
Page 335 and 336:
Homogénéisation d’un problème
Page 337 and 338:
Problème de conduction-rayonnement
Page 339 and 340:
Problème de conduction-rayonnement
Page 341 and 342:
Equation d’Hamilton-Jacobi 3231.
Page 343 and 344:
Equation d’Hamilton-Jacobi 325qui
Page 345 and 346:
0Equation d’Hamilton-Jacobi 3272
Page 347 and 348:
Détermination du nombre de région
Page 349 and 350:
Page 351 and 352:
Page 353 and 354:
Simulation des courants de Foucault
Page 355 and 356:
Page 357 and 358:
Page 359 and 360:
Une méthode d’accélération de
Page 361 and 362:
Page 363 and 364:
Page 365 and 366:
Page 367 and 368:
Schéma SRNHS 3491. IntroductionUn
Page 369 and 370:
Schéma SRNHS 3513. Application du
Page 371 and 372:
Schéma SRNHS 3535. ConclusionLes r
Page 373 and 374:
Smoothing and compressing surfaces
Page 375 and 376:
Page 377 and 378:
Page 379 and 380:
Problème de convection en milieu p
Page 381 and 382:
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0
Page 383 and 384:
Condensation de masse pour la méth
Page 385 and 386:
Condensation de masse 367montre que
Page 387 and 388:
Condensation de masse 369Le terme h
Page 389 and 390:
Condensation de masse 371Aet Qile f
Page 391:
VIIIModèles CinétiquesKinetic Mod
Page 394 and 395:
376 Ben Abdallah et al.1. Introduct
Page 396 and 397:
378 Ben Abdallah et al.where B ∓
Page 398 and 399:
380 Ben Abdallah et al.ture that th
Page 400 and 401:
382 Degond et al.1. IntroductionOn
Page 402 and 403:
384 Degond et al.q φ s (x, t)/(|q|
Page 404 and 405:
386 Degond et al.Enfin l’opérate
Page 407 and 408:
Les métaheuristiques : application
Page 409 and 410:
Les métaheuristiques 391simulé fu
Page 411 and 412:
Les métaheuristiques 393Fig. 1 Dia
Page 413 and 414:
Les métaheuristiques 395Fig.4 : R
Page 415 and 416:
Prices after capacity addition in m
Page 417 and 418:
Multi-user elastic demand communica
Page 419 and 420:
Page 421 and 422:
Page 423 and 424:
Shape optimization 4051. Introducti
Page 425 and 426:
Shape optimization 4072.1. Variatio
Page 427 and 428:
Shape optimization 409(a)(b)(c)(d)F
Page 429 and 430:
Problèmes d’optimisation en éco
Page 431 and 432:
Page 433:
Page 437 and 438:
Assimilation de données pour l’e
Page 439 and 440:
Page 441 and 442:
Page 443 and 444:
Écart à la Réciprocité et ident
Page 445 and 446:
Identification de fissures planes 4
Page 447 and 448:
Page 449 and 450:
Page 451 and 452:
Algorithme de Kohn et Vogelius 4331
Page 453 and 454:
Algorithme de Kohn et Vogelius 435l
Page 455 and 456:
Algorithme de Kohn et Vogelius 4375
Page 457 and 458:
Résolution d’un problème de Cau
Page 459 and 460:
Page 461 and 462:
Page 463 and 464:
Problème inverse géométrique 445
Page 465 and 466:
Page 467 and 468:
Page 469 and 470:
Identification de fissures 4511. In
Page 471 and 472:
−0.5 −0.4 −0.3 −0.2 −0.1
Page 473 and 474:
Application de l’algorithme deNeu
Page 475 and 476:
Complétion de données en élastic
Page 477 and 478:
Complétion de données en élastic
Page 479 and 480:
Analytic extensions on an annulus:a
Page 481 and 482:
Analytic extensions on an annulus 4
Page 483 and 484:
Analytic extensions on an annulus 4
Page 485 and 486:
−1 −0.8 −0.6 −0.4 −0.2 0
Page 487 and 488:
Cauchy problem for Laplace’s equa
Page 489 and 490:
Page 491:
Page 495 and 496:
Modélisation asymptotique des onde
Page 497 and 498:
Ondes de relief 479 uuuv 1 1 pu v
Page 499 and 500:
Ondes de relief 481( )ˆeiZw( C e D
Page 501 and 502:
Ondes de relief 4836. Bibliographie
Page 503 and 504:
Régularisation pour l’aéroacous
Page 505 and 506:
Page 507 and 508:
Page 509 and 510:
Miroir à retournement temporel 491
Page 511 and 512:
Page 513 and 514:
Page 515 and 516:
Vibro-acoustique instationnaire 497
Page 517 and 518:
Vibro-acoustique instationnaire 499
Page 519 and 520:
Ondes dans les milieux poroélastiq
Page 521 and 522:
Page 523 and 524:
Page 525 and 526:
The implicitly restarted Arnoldi me
Page 527 and 528:
¨§¨ §IRAM method 509To overcome
Page 529 and 530:
IRAM method 511The application of t
Page 531:
XIIScience du VivantLife Science513
Page 534 and 535:
516 Achchab1. IntroductionDans la m
Page 536 and 537:
518 AchchabNous montrons dans le pa
Page 538 and 539:
520 Achchab5. Bibliographie[1 ] AIE
Page 540 and 541:
522 Derbel et al.1. IntroductionLa
Page 542 and 543:
524 Derbel et al.On se propose de d
Page 544 and 545:
A Stochastic partial differential e
Page 546 and 547:
528 El Saadidiffusion process to a
Page 548 and 549:
530 El Saadiwhere δ Xi(t) is the D
Page 550 and 551:
532 El Saadi5. References[1] A. L.
Page 552 and 553:
534 Ben Miled et al.1. Introduction
Page 554 and 555:
536 Ben Miled et al.nature de l’e
Page 556 and 557:
538 Ben Miled et al.Ensuite on étu
Page 558 and 559:
Optimal spatial distribution of a b
Page 560 and 561:
542 Mchich et al.at time t. The com
Page 562 and 563:
544 Mchich et al.3∑where r = r i
Page 565:
XIIIStructureStructure547
Page 568 and 569:
550 Ayadi1. IntroductionConsider a
Page 570 and 571:
552 AyadiFor all 0 ≤ p ≤ i, P p
Page 572 and 573:
554 AyadiFigure 3. The curves above
Page 574 and 575:
Analyse mathématique et numérique
Page 576 and 577:
558 Chamekh et al.2. Modèle de tig
Page 578 and 579:
560 Chamekh et al.Γ sr(s)r(σ)Figu
Page 580 and 581:
Modélisation de l’effet dynamiqu
Page 582 and 583:
564 RahmaniI 2 étant l’identité
Page 584 and 585:
566 Rahmani• ( u 1δ1∫+ ,0u 1δ
Page 586 and 587:
Résolution d’un systéme d’ela
Page 588 and 589:
570 Saidoù u vérifie :n∑n∑j=1
Page 590 and 591:
572 SaidEn effet :∣ u(y, s) 1+α
Page 592 and 593:
Régularisation d’un problème d
Page 594 and 595:
576 Achchab et al.On définit : F +
Page 596 and 597:
578 Achchab et al.3. Estimation a p
Page 598 and 599:
Modélisation d’un pieuR. Aboulai
Page 600 and 601:
582 Aboulaich et al.Figure 1. Struc
Page 602 and 603:
584 Aboulaich et al.5. Résultats n
Page 605:
XIVThéorie des GraphesGraph Theory
Page 608 and 609:
590 Hlaoui1. IntroductionMore and m
Page 610 and 611:
592 Hlaoui3. The New Graph Represen
Page 612 and 613:
594 Hlaoui1 1 2 3 4 1 1 3 411 421 4
Page 614 and 615:
596 M. Nekri et al.1. IntroductionL
Page 616 and 617:
598 M. Nekri et al.proposés. Ces m
Page 618 and 619:
600 M. Nekri et al.cycle de longueu
Page 620 and 621:
TAMTAM -Tunis- 2005 602
Page 622 and 623:
El Guarmah, M., 218El Kacimi, A., 2
show all

Tamtam Proceedings - lamsin

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?