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Exercice 2 : Lorsqu'un radar mesure une vitesse, il y a, comme pour toute mesure une incertitude. De ce fait, une marge dite «marge de tolérance » est appliquée à la vitesse mesurée pour obtenir la vitesse retenue pour établir ou non l'infraction. Pour les radars fixes, les règles sont celles énoncées ci-contre : 1. Vérifier que si vous êtes contrôlé par un radar fixe : a. Avec une vitesse mesurée de \( 84 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \), la vitesse retenue est de \( 79 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \). b. Avec une vitesse mesurée de \( 148 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \), la vitesse retenue est de \( 140,6 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \). 2. A chaque vitesse mesurée, on associe une vitesse retenue. a. On peut ainsi créer une fonction en langage Python, en exécutant le script ci-contre. Quel est le nom de cette fonction? Combien d'argument(s) possède cette fonction et quel est le nom des arguments ? b. Quelle sortie obtiendra-t-on en exécutant l'instruction radarfixe(148)? Et l'instruction radarfixe(84)? 3. Le cas des radars mobiles. Pour des radars mobiles, la marge de tolérance se calcule par la règle suivante : - plus ou moins \( 7 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \), pour les vitesses inférieures à \( 100 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \); - plus ou moins \( 7 \% \) de la vitesse, pour les vitesses égales ou supérieures à \( 100 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \). Modifier le script Python précédent pour créer une fonction radarmobile.
Exercice 2 : Lorsqu'un radar mesure une vitesse, il y a, comme pour toute mesure une incertitude. De ce fait, une marge dite «marge de tolérance » est appliquée à la vitesse mesurée pour obtenir la vitesse retenue pour établir ou non l'infraction. Pour les radars fixes, les règles sont celles énoncées ci-contre : 1. Vérifier que si vous êtes contrôlé par un radar fixe : a. Avec une vitesse mesurée de \( 84 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \), la vitesse retenue est de \( 79 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \). b. Avec une vitesse mesurée de \( 148 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \), la vitesse retenue est de \( 140,6 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \). 2. A chaque vitesse mesurée, on associe une vitesse retenue. a. On peut ainsi créer une fonction en langage Python, en exécutant le script ci-contre. Quel est le nom de cette fonction? Combien d'argument(s) possède cette fonction et quel est le nom des arguments ? b. Quelle sortie obtiendra-t-on en exécutant l'instruction radarfixe(148)? Et l'instruction radarfixe(84)? 3. Le cas des radars mobiles. Pour des radars mobiles, la marge de tolérance se calcule par la règle suivante : - plus ou moins \( 7 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \), pour les vitesses inférieures à \( 100 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \); - plus ou moins \( 7 \% \) de la vitesse, pour les vitesses égales ou supérieures à \( 100 \mathrm{~km} / \mathrm{h} \). Modifier le script Python précédent pour créer une fonction radarmobile.
4 NOM Prénom : \( \qquad \) Numéro d'étudiant : \( \qquad \) Exercice 2. Soient \( E=\mathbb{R}^{3}, h \in \mathbb{R} \) un paramètre et \( \varphi_{h}: E \times E \rightarrow \mathbb{R} \) une application bilinéaire et symétrique telle que \[ \varphi_{h}(u, v)=2 u_{1} v_{1}+2 h\left(u_{1} v_{2}+u_{2} v_{1}\right)+2 u_{2} v_{2}+3 u_{3} v_{3}, \] où \( u=\left(u_{1}, u_{2}, u_{3}\right)^{t}, v=\left(v_{1}, v_{2}, v_{3}\right)^{t} \) sont deux vecteurs de \( \mathbb{R}^{3} \) en base canonique. (a) Montrer que la matrice \( \Phi_{h} \) associée à \( \varphi_{h} \) en base canonique est la suivante \[ \Phi_{h}=\left(\begin{array}{ccc} 2 & 2 h & 0 \\ 2 h & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 3 \end{array}\right) \] ce qui signifie que \[ \varphi_{h}(u, v)=u^{t} \Phi_{h} v \] Prouver aussi, par la méthode de Gauss, que \( \varphi_{h} \) est un produit scalaire si et seulement si \( -1<h<1 \). (b) Soit \( -1<h<1 \) (donc tel que \( \varphi_{h} \) est un produit scalaire). Existe-t-il une valeur de \( h \) telle que la base canonique de \( \mathbb{R}^{3} \) est orthogonale pour \( \varphi_{h} \) ? Et orthonormée? (c) Soit \( h=\frac{1}{2} \). En utilisant le procédé d'orthogonalisation de Gram-Schmidt, construire une base orthogonale pour l'espace euclidien \( \left(E, \varphi_{\frac{1}{2}}\right) \) à partir de la base canonique de \( \mathbb{R}^{3} \). (d) Soit \( h=\frac{1}{2} \). Déterminer la dimension et une base du sous-espace orthogonal au sous-espace \[ V=\operatorname{Vect}\left\{(0,1,-1)^{t},(1,0,0)^{t}\right\} \] dans l'espace euclidien \( \left(E, \varphi_{\frac{1}{2}}\right) \).
Otro Jan 20, 2025
Exercice 1. Soit \[ \mathcal{B}=\left\{\left[\begin{array}{ll} 1 & 0 \\ 0 & 0 \end{array}\right],\left[\begin{array}{ll} 0 & 1 \\ 0 & 0 \end{array}\right],\left[\begin{array}{ll} 0 & 0 \\ 1 & 0 \end{array}\right],\left[\begin{array}{ll} 0 & 0 \\ 0 & 1 \end{array}\right]\right\} \] la base canonique de \( \operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R}) \) et soit \( f: \operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R}) \rightarrow \operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R}) \) l'endomorphisme de \( \operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R}) \) tel que, en base canonique, \[ f\left(\left[\begin{array}{ll} x_{1} & x_{2} \\ x_{3} & x_{4} \end{array}\right]\right)=\left(\left[\begin{array}{cc} x_{1}+2 x_{3} & 2 x_{1}-x_{2}+4 x_{3}-2 x_{4} \\ -x_{3} & -2 x_{3}+x_{4} \end{array}\right]\right) \] (a) Montrer que \[ \mu_{\mathcal{B}, \mathcal{B}}(f)=\left(\begin{array}{cccc} 1 & 0 & 2 & 0 \\ 2 & -1 & 4 & -2 \\ 0 & 0 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & -2 & 1 \end{array}\right) \] où \( \mu_{\mathcal{B}, \mathcal{B}}(f) \) est la matrice associée à \( f \) dans la base canonique. (b) Déterminer le polynôme caractéristique \( \chi_{f}(x) \). (c) Déterminer les valeurs propres de \( f \), leurs multiplicités algébriques et montrer que l'endomorphisme \( f \) est diagonalisable. (d) Déterminer une base \( \mathcal{B}^{\prime} \) de \( \operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R}) \) formée de vecteurs propres de \( \operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R}) \), la matrice de changement de base \( P:=\mu_{\mathcal{B}^{\prime}, \mathcal{B}}\left(\operatorname{Id}_{\mathrm{Mat}_{2}(\mathbb{R})}\right) \) et la matrice diagonale \( D:=\mu_{\mathcal{B}^{\prime}, \mathcal{B}^{\prime}}(f) \) telles que \[ \mu_{\mathcal{B}^{\prime}, \mathcal{B}^{\prime}}(f)=\left(\mu_{\mathcal{B}^{\prime}, \mathcal{B}}\left(\operatorname{Id}_{\operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R})}\right)\right)^{-1} \mu_{\mathcal{B}, \mathcal{B}}(f) \mu_{\mathcal{B}^{\prime}, \mathcal{B}}\left(\operatorname{Id}_{\operatorname{Mat}_{2}(\mathbb{R})}\right) \] Autrement dit, \[ D=P^{-1} A P \] où \( A=\mu_{\mathcal{B}, B}(f) \).
Otro Jan 20, 2025
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