La boutique ne fonctionnera pas correctement dans le cas où les cookies sont désactivés.
Le stockage local semble être désactivé dans votre navigateur.
Pour une meilleure expérience sur notre site, assurez-vous d’activer le cache dans votre navigateur.
Leader de l'occasion depuis 1886
En ce moment : SOLDES JUSQU'À - 70%
Livraison à 0.01€ dès 30€ d’achats
-5% sur les livres neufs et livraison offerte avec le retrait dans nos magasins
En ce moment, livraison gratuite pour tous les coolos !
Avantages Fidélité
Service client
Besoin d'aide
Leader de l'occasion depuis 1886
En ce moment : SOLDES JUSQU'À - 70%
Livraison à 0.01€ dès 30€ d’achats
-5% sur les livres neufs et livraison offerte avec le retrait dans nos magasins
En ce moment, livraison gratuite pour tous les coolos !
Avantages Fidélité
Service client
Besoin d'aide
Leader de l'occasion depuis 1886
Livraison à 0.01€ dès 30€ d’achats
-5% sur les livres neufs et livraison offerte avec le retrait dans nos magasins
En ce moment, livraison gratuite pour tous les coolos !
Disponibilités communiquées à titre indicatif, nous ne pouvons vous les garantir.
Les prix de vente peuvent varier des prix en ligne et entre chaque magasin.
La modélisation de processus séquentiels intervient dans de nombreux domaines comme la recherche opérationnelle, l'ingénierie industrielle ou l'informatique. Cette thèse propose une nouvelle modélisation des processus séquentiels : à toute séquence complexe ou non, on associe un polynôme à une ou plusieurs variables à coefficients et à valeurs dans un corps fini. Ce modèle mathématique se situe dans le cadre du problème d'interpolation polynomiale seulement dans le cas particulier de l'ensemble Z/pZ. La conséquence de cette démarche est la possibilité d'utiliser à la fois les propriétés de l'ensemble Z/pZ et les propriétés de calculs sur les polynômes. On redéfinit toutes les procédures permettant d'effectuer des opérations sur ces polynômes dans cet ensemble : addition, multiplication, division euclidienne, composition et surtout l'évaluation. Dans le cas de processus séquentiels simples, nous avons explicité les propriétés de notre modèle avant de définir une base de polynômes qui nous permet de construire dynamiquement le polynôme. Nous détenons maintenant les mêmes outils que pour une structure de données classique.