Mandelbrot set images and videos This page provides links to various (hopefully) pretty images and videos of the Mandelbrot set that I computed with a program I wrote. Contents Zoom videos I computed three videos of continuous zooms into the Mandelbrot set: they follow exactly the same pattern, zooming at a constant rate of a factor 2 every two seconds toward fixed a center point, with the same color scheme. There are, of course, dozens of different videos of the kind on YouTube. Technical notes My program (see below) uses the GMP library for arbitrary precision floats, and I distributed computation on a pool of 30ish dual-core PC's, which ran for about one night to produce these videos. The video resolution is 640×480 (or 640×360 for the YouTube version) with 25fps (but 30fps on YouTube, at their recommendation), the container format is AVI, the video codec is H.264 and the audio codec is MP3. Video number 1: a deep zoom Video number 2: varied shapes The second video is 3′09″ long. Video number 3: dramatic tension
L'observation psychologique et psychosociologique Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L'observation psychologique et psychosociologique est un ouvrage du psycho-sociologue et psychopédagogue français Roger Mucchielli traitant des techniques et des difficultés de l'observation psychologique et paru aux éditions ESF dans la collection éducation permanente. Définition du concept[modifier | modifier le code] Alfred Binet l'un des fondateurs de cette discipline, insistait sur la nécessité de former « à l'observation et à l'expérimentation. » Observer est en effet une nécessité absolue et ce précepte n'est pas toujours respecté. Obstacles et problématique[modifier | modifier le code] Pour connaître les difficultés inhérentes à l'observation psychologique, il n'est que de filmer une scène, même la plus simple, et de prendre simultanément des notes décrivant la même scène. Il existe aussi des biais introduits pat les interactions entre l'observé et l'observateur[2]. Les techniques d'observation[modifier | modifier le code]
Médaille Fields : la France, 2e nation la plus récompensée, absente du palmarès 2018 Outre qu’elle se tenait pour la première fois dans l’hémisphère Sud, la cérémonie de remise des médailles Fields, prestigieux prix de mathématiques, a eu pour autre singularité de ne pas récompenser un Français, un fait inédit depuis près de trente ans. Lire : Mathématiques : quatre nouvelles médailles Fields ouvrent de nouveaux chemins vers la connaissance Les Français ont longtemps été les enfants chéris des mathématiques en général et de cette récompense en particulier, la France étant la deuxième nation la plus primée de la médaille Fields. En réalité, le pays n’est pas totalement absent à Rio mercredi 1er août, puisque Alessio Figalli, l’un des quatre récompensés, a effectué une partie de sa thèse à l’ENS Lyon sous la codirection de Cédric Villani (médaille Fields 2010 et député La République en marche depuis 2017) ; il est également passé au CNRS et titulaire d’une chaire à l’Ecole polytechnique. Mathilde Damgé
Variable aléatoire réelle Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Une variable aléatoire réelle est une variable aléatoire à valeurs dans , ou une partie de Les variables aléatoires sont très utilisées en théorie des probabilités et en statistiques. Dans les applications, les variables aléatoires sont utilisées pour modéliser le résultat d'un mécanisme non-déterministe ou encore comme le résultat d'une expérience non-déterministe qui génère un résultat aléatoire. En statistique mathématique ou inférentielle, les variables aléatoires servent généralement à modéliser des populations supposées infinies. Cet article ne traite que les variables aléatoires réelles ; L'article Variable aléatoire généralise cet article au cas non réel sous l'angle de la théorie de la mesure ;L'article Variables aléatoires élémentaires aborde la notion de variable aléatoire d'une manière plus intuitive. Un exemple de variable aléatoire : la fonction qui associe au résultat du jet de deux dés la somme de leurs valeurs , telle que notée par
Who are the greatest Black Mathematicians? Who are the greatest Black Mathematicians? Often I am asked the questions: 1. 2. 3. 4. 5. I believe all but the last two questions to be foolish. Who are the young mathematicians whose careers exhibit extraordinary promise? Mathematicians of the 1990s Mathematicians of the 1980s Great Black Mathematicians of the 1970s & 1960s The Masters 5. Mathematicians of the 21st Century I had anticipated delaying this section until 2007 and young folks had begun to publish. Oguntuase: Currently in Italy, Nigerian born and soley Nigerian trained, James Adedayo Oguntuase earned his Ph.D. in 2001, but has published 18 papers in mathematics since 1998. Mathematicians of the 1990s: Seven mathematicians of the 1990s, Adebisi Agboola, Jonathan Farley, Wilfrid Gangbo, Abba Gumel, Trachette Jackson, Katherine Okikiolu, and Arlie Petters show extraordinary promise, "should be" (but are not necessarily) located at the very best institutions, and may be the Fields medal candidates of the future. K. 4. The Masters G.
Test t de Welch Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. En statistiques, le test t de Welch est une adaptation du test t de Student. Il peut être utilisé notamment pour tester statistiquement l’hypothèse d’égalité de deux moyennes avec deux échantillons de variances inégales. Formules[modifier | modifier le code] Le test t de Welch définit le t statistique par la formule suivante : où et correspondent respectivement à la moyenne d'un échantillon, à sa variance et à la taille de l'échantillon. Le calcul des degrés de liberté associés à cette estimation de la variance est approché par l'équation de Welch-Satterthwaite : Ainsi , les degrés de liberté sont associés à la nième estimation de la variance. Test statistique[modifier | modifier le code] Une fois le t et Notes et références[modifier | modifier le code] (en) Welch B. Voir aussi[modifier | modifier le code] Article connexe[modifier | modifier le code] Test t Portail des probabilités et de la statistique
: Les grands mathematiciens noirs Peu connus du grand public, un certains nombre de mathématiciens noirs ont marqué leur époque. Le plus grand est certainement David Blackwell, dont le travail peut être qualifié d’extraordinaire, mathématiquement parlant. Les autres ne sont pas loin derrière : il s’agit de J. Né en 1919, dans l’Illinois, David Blackwell fréquente un lycée mixte de la région, et se prend de passion pour les mathématiques. A 40 ans, en 1959, Blackwell avait accompli ce que beaucoup de mathématiciens auraient considérés comme l’œuvre de toute une vie : il avait écrit un livre considéré comme un classique, publié 35 articles de recherche, et était invité comme conférencier partout dans le monde. David Blackwell est aujourd’hui professeur émérite de statistiques à l’université de Berkeley, a publié plus de 80 articles dans les domaines de la théorie des jeux, de la théorie des probabilités, des statistiques…etc.
Corrélation (statistiques) Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. En probabilités et en statistiques, étudier la corrélation entre deux ou plusieurs variables aléatoires ou statistiques numériques, c’est étudier l'intensité de la liaison qui peut exister entre ces variables. Le type le plus simple de liaison est la relation affine. Le fait que deux variables soient « fortement corrélées » ne démontre pas qu'il y ait une relation de causalité entre l'une et l'autre. La corrélation est un concept issu de la biologie. C'est ensuite Karl Pearson qui propose en 1896 une formule mathématique pour la notion de corrélation et un estimateur de cette grandeur[2]. La corrélation est introduite en économie avec l'ouvrage de Bowley Elements of Statistics en 1902[3] et l'intervention de George Udny Yule en 1909. L'usage du coefficient de corrélation a suscité de vives controverses. Comment calculer les caractéristiques de cette droite ? ou simplement , est défini par où désigne la covariance des variables X et Y, et avec Donc
Sphéroïde de Clairaut Le sphéroïde de Clairaut est un modèle de la forme de la Terre donné en 1743 par Alexis Clairaut. Dans ce modèle, la Terre n'est plus une sphère parfaite, mais est aplatie aux pôles, conformément aux prévisions données par Isaac Newton en 1687. Par ce modèle, Clairaut contribue à imposer les idées de Newton en France, alors qu'elles y étaient encore contestées. Sphéroïde de Clairaut[modifier | modifier le code] Alexis Clairaut (1713–1765), élu membre de l'Académie Royale des Sciences de Paris à seize ans. C'est à lui qu'on doit l'ouvrage capital sur la figure de la Terre. Page de titre de la première édition (1743) du célèbre ouvrage de Clairaut Dans son célèbre ouvrage « Théorie de la Figure de la Terre, Tirée des Principes de l'Hydrostatique » publié en 1743, Alexis Claude Clairaut (1713–1765) fit une synthèse des rapports existant entre la pesanteur et la forme de la Terre. Théorème de Clairaut[modifier | modifier le code] en première approximation. Soient et annoncée par Newton. Or, A.C.
Étude de comportement de l'indice de la qualité des eaux du Conseil canadien des ministres de l'environnement : Analyse descriptive Consulter la version la plus récente. Information archivée dans le Web L’information dont il est indiqué qu’elle est archivée est fournie à des fins de référence, de recherche ou de tenue de documents. Présentation des données brutes Analyse du coefficient d'écart Analyse du coefficient de corrélation Analyse en composantes principales Dans ce chapitre, nous débuterons par la présentation des données brutes de l'étude avec la définition des quatre ensembles de données, des statistiques descriptives, de l'analyse du respect des recommandations pour chacun des paramètres et de la représentation graphique. Présentation des données brutes Nous débuterons avec la définition des ensembles de données que nous disposons pour la réalisation de cette étude. Définition des ensembles de données Voici les ensembles de données mis à notre disposition par certaines provinces. Tableau 1 Définition des ensembles de données Statistiques descriptives Les indices de positions : moyenne et médiane. Notes