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Analyse variationnelle et optimisation / Dominique Azé
Titre : Analyse variationnelle et optimisation : éléments de cours, exercices et problèmes corrigés Type de document : texte imprimé Auteurs : Dominique Azé, Auteur ; Jean-Baptiste Hiriart-Urruty (1949-....), Auteur Editeur : Toulouse : Cépaduès éd. Année de publication : impr. 2010 Importance : 1 vol. (332 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-85428-903-9 Note générale : La couv. porte en plus : "licence 3, master 1"
Bibliogr. p. 331-332Langues : Français (fre) Mots-clés : Analyse variationnelle optimisation éléments de cours exercices problèmes corrigés Index. décimale : 515 Résumé : Ce livre s adresse aux étudiants (et à leurs enseignants) de niveaux L3 et (principalement) M1 de mathématiques. Comme l indique le titre de l ouvrage, celui-ci comporte des éléments de Cours et une collection d exercices et problèmes corrigés. Par éléments de Cours nous entendons un corpus introductif à l Analyse variationnelle et l Optimisation, qui, suivant les cursus, demande à être complété. L approche est très progressive, dans un contexte de dimension finie tout d abord, puis le cadre hilbertien et plus général encore, en soulignant les idées, techniques et résultats de base essentiels. Si le cadre convexe joue un grand rôle, c est qu il est à la fois formateur et explicatif, y compris à l égard de problèmes qui, eux, n ont rien de convexe. Pour les problèmes d optimisation non convexes, l accent est porté sur les points prépondérants que sont : les conditions d optimalité, la dualisation de Lagrange, les techniques modernes comme celles issues du principe variationnel d Ekeland. Les exercices et problèmes corrigés (plus d une centaine) constituent le coeur de l ouvrage. Chaque exercice est doté d une, deux ou trois étoiles : ceux avec une étoile peuvent être immédiatement abordés, dès le L3 ; ceux avec deux étoiles sont normaux au niveau M1 ; ceux avec trois étoiles sont plus difficiles ou débordent du niveau ciblé, disons qu ils pourraient déjà relever du M2. Table des matières Avant-Propos Abréviations et Notations Partie I Éléments de Cours 1 Rappels et compléments d analyse 2 Introduction à la problématique de l optimisation 3 Introduction à la programmation linéaire 4 Conditions d optimalité 5 Introduction aux espaces de Hilbert 6 Introduction à la formulation variationnelle de problèmes aux limites Partie II Exercices et problèmes corrigés 7 Exercices en dimension finie 8 Exercices en dimension infinie Sources Bibliographie Analyse variationnelle et optimisation : éléments de cours, exercices et problèmes corrigés [texte imprimé] / Dominique Azé, Auteur ; Jean-Baptiste Hiriart-Urruty (1949-....), Auteur . - Toulouse : Cépaduès éd., impr. 2010 . - 1 vol. (332 p.) : ill. ; 24 cm.
ISBN : 978-2-85428-903-9
La couv. porte en plus : "licence 3, master 1"
Bibliogr. p. 331-332
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Analyse variationnelle optimisation éléments de cours exercices problèmes corrigés Index. décimale : 515 Résumé : Ce livre s adresse aux étudiants (et à leurs enseignants) de niveaux L3 et (principalement) M1 de mathématiques. Comme l indique le titre de l ouvrage, celui-ci comporte des éléments de Cours et une collection d exercices et problèmes corrigés. Par éléments de Cours nous entendons un corpus introductif à l Analyse variationnelle et l Optimisation, qui, suivant les cursus, demande à être complété. L approche est très progressive, dans un contexte de dimension finie tout d abord, puis le cadre hilbertien et plus général encore, en soulignant les idées, techniques et résultats de base essentiels. Si le cadre convexe joue un grand rôle, c est qu il est à la fois formateur et explicatif, y compris à l égard de problèmes qui, eux, n ont rien de convexe. Pour les problèmes d optimisation non convexes, l accent est porté sur les points prépondérants que sont : les conditions d optimalité, la dualisation de Lagrange, les techniques modernes comme celles issues du principe variationnel d Ekeland. Les exercices et problèmes corrigés (plus d une centaine) constituent le coeur de l ouvrage. Chaque exercice est doté d une, deux ou trois étoiles : ceux avec une étoile peuvent être immédiatement abordés, dès le L3 ; ceux avec deux étoiles sont normaux au niveau M1 ; ceux avec trois étoiles sont plus difficiles ou débordent du niveau ciblé, disons qu ils pourraient déjà relever du M2. Table des matières Avant-Propos Abréviations et Notations Partie I Éléments de Cours 1 Rappels et compléments d analyse 2 Introduction à la problématique de l optimisation 3 Introduction à la programmation linéaire 4 Conditions d optimalité 5 Introduction aux espaces de Hilbert 6 Introduction à la formulation variationnelle de problèmes aux limites Partie II Exercices et problèmes corrigés 7 Exercices en dimension finie 8 Exercices en dimension infinie Sources Bibliographie Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité fsei03682 515-148.1 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible fsei03681 515-148.2 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible fsei10757 515-148.3 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible fsei10758 515-148.4 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible fsei10759 515-148.5 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible fsei10760 515-148.6 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible fsei10761 515-148.7 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible fsei14105 515-148.8 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible fsei14106 515-148.9 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible Analyse : volume 1 recueil d'exercices et aide-mémoire / Jacques Douchet
Titre : Analyse : volume 1 recueil d'exercices et aide-mémoire Type de document : texte imprimé Auteurs : Jacques Douchet, Auteur Mention d'édition : 3e éd. revue et augmentée Editeur : Lausanne : Presses polytechniques et universitaires romandes Année de publication : cop. 2010 Collection : Mathématiques (Lausanne) Importance : 1 vol. (IX-510 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-88074-892-0 Note générale : Notes bibliogr. Langues : Français (fre) Mots-clés : Analyse Index. décimale : 515 Résumé : Ce recueil de 1571 exercices est principalement destiné aux étudiants du premier cycle universitaire qui suivent un cours sur le calcul différentiel et intégral concernant les fonctions réelles d’une variable réelle, mais s’adresse aussi à tous ceux qui souhaitent parfaire leurs connaissances dans l’un ou l’autre des sujets traités. L’ouvrage contient 9 chapitres divisés chacun en 2 parties. La première est un rappel de toutes les principales définitions et résultats qu’il faut connaître sur la matière traitée. La deuxième partie est constituée d’un recueil d’exercices en rapport avec chacun des chapitres, accompagnés de leurs solutions. Cette troisième édition est augmentée de près de 200 exercices supplémentaires Analyse : volume 1 recueil d'exercices et aide-mémoire [texte imprimé] / Jacques Douchet, Auteur . - 3e éd. revue et augmentée . - Lausanne : Presses polytechniques et universitaires romandes, cop. 2010 . - 1 vol. (IX-510 p.) : ill. ; 24 cm. - (Mathématiques (Lausanne)) .
ISBN : 978-2-88074-892-0
Notes bibliogr.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Analyse Index. décimale : 515 Résumé : Ce recueil de 1571 exercices est principalement destiné aux étudiants du premier cycle universitaire qui suivent un cours sur le calcul différentiel et intégral concernant les fonctions réelles d’une variable réelle, mais s’adresse aussi à tous ceux qui souhaitent parfaire leurs connaissances dans l’un ou l’autre des sujets traités. L’ouvrage contient 9 chapitres divisés chacun en 2 parties. La première est un rappel de toutes les principales définitions et résultats qu’il faut connaître sur la matière traitée. La deuxième partie est constituée d’un recueil d’exercices en rapport avec chacun des chapitres, accompagnés de leurs solutions. Cette troisième édition est augmentée de près de 200 exercices supplémentaires Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité fsei09620 515-192.1 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible fsei14097 515-192.2 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible fsei14098 515-192.3 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible Approche fonctionnelle des calculs scientifiques / Gérald Jean-Baptiste
Titre : Approche fonctionnelle des calculs scientifiques : méthodes numériques et applications ; langage Python Type de document : texte imprimé Auteurs : Gérald Jean-Baptiste, Auteur Editeur : Toulouse : Cépaduès-éditions Année de publication : DL 2016 Importance : 1 vol. (272 p.) Présentation : ill. Format : 22 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-36493-556-3 Langues : Français (fre) Mots-clés : Approche fonctionnelle calculs scientifiques méthodes numériques applications langage Python Index. décimale : 515 Résumé : Le langage Python est un langage dit multiparadigme et multiplateforme. Multiparadigme car il intègre plusieurs formes de programmation (impérative, objet, fonctionnelle…).Il existe un très grand nombre de classements de paradigmes. Un paradigme étant une manière de programmer un ordinateur basé sur un ensemble de principes ou une théorie. Cet ouvrage se concentre essentiellement sur le paradigme du
fonctionnel et se veut à la fois pédagogique et pratique. Chaque chapitre présente un exemple de programmes associés aux méthodes numériques de résolution de problèmes scientifiques particuliers. Seules les fonctions récursives et les listes y sont employées pour résoudre la méthode considérée. Ce livre n'est pas un ouvrage d'analyse numérique, nombreuses littératures et sites internet traitant des démonstrations des méthodes employées peuvent compléter les connaissances du lecteur, ce dernier pourra consulter en fin de chapitre, de nombreuses références et des liens internet, permettant de trouver rapidement la plupart des méthodes évoquées ayant inspiré la rédaction du chapitre. Par sa nature didactique et ses applications, puis, par la diversité des méthodes abordées, la démarche se veut avant tout pédagogique et démontre que la programmation fonctionnelle s'intègre totalement à l'univers des calculs scientifiques. L'objectif principal de ce livre est d'abord de fournir à un public le plus large possible un ouvrage qui pourra servir à comprendre les bases du domaine fonctionnel et à mettre en œuvre l'application des listes, la récursivité et le pattern-matching afin de résoudre différents problèmes scientifiques. Les programmes de ces méthodes et techniques ont vocation à intervenir dans la quasi-totalité des domaines de la science, ce livre s'adresse donc particulièrement, aux étudiants scientifiques d'IUT ou de la formation continue, aux élèves d'école d'ingénieur confrontés au codage d'un problème numérique, aux doctorants en recherche d'une solution sur un sujet p
Texte 1556
4e de couv
Le langage Python est un langage dit multiparadigme et multiplateforme. Multiparadigme car il intègre plusieurs formes de programmation (impérative, objet, fonctionnelle...).Il existe un très grand nombre de classements de paradigmes. Un paradigme étant une manière de programmer un ordinateur basé sur un ensemble de principes ou une théorie.
Cet ouvrage se concentre essentiellement sur le paradigme du fonctionnel et se veut à la fois pédagogique et pratique. Chaque chapitre présente un exemple de programmes associés aux méthodes numériques de résolution de problèmes scientifiques particuliers. Seules les fonctions récursives et les listes y sont employées pour résoudre la méthode considérée.
Ce livre n est pas un ouvrage d analyse numérique, nombreuses littératures et sites internet traitant des démonstrations des méthodes employées peuvent compléter les connaissances du lecteur, ce dernier pourra consulter en fin de chapitre, de nombreuses références et des liens internet, permettant de trouver rapidement la plupart des méthodes évoquées ayant inspiré la rédaction du chapitre. Par sa nature didactique et ses applications, puis, par la diversité des méthodes abordées, la démarche se veut avant tout pédagogique et démontre que la programmation fonctionnelle s intègre totalement à l univers des calculs scientifiques.
<
À noter que le langage Python est devenu le langage par défaut des concours en mathématiques par exemple le C.A.P.E.S, l agrégation, ou encore le master 1 dans le domaine scientifique.
Table des matières
Sommaire
Introduction
Remerciements
CHAPITRE 1 Initiation au langage Python
1. Introduction
2. Exemples de base
2.1. Quelques exemples sous le SHELL
2.2. Structures conditionnelles simples
2.3. Les modules
2.4. Le module math
2.5. Quelques fonctions prédéfinies
2.6. Erreurs de typage
3. Déclarations de liaisons globales et locales
4. La puissance des fonctions
4.1. Quelques exercices
5. Lecture d un fichier TXT
6. Fonctions récursives
6.1. L imparable fonction factorielle
6.2. La fonction puissance
7. La suite de fibonacci
8. Implémentation des fonctions sur les suites
9. Les fonctions anonymes
10. Trier une suite
10.1. Tri par sélection avec extraction du plus grand élément
10.2. Tri par partition
Principe du partitionnement de deux suites
10.3. Tri par fusion
Principe du take et du drop
Codage du tri
11. Génération de nombres aléatoires
12. Lancer un programme directement par IDLE
13. Quelques exercices
CHAPITRE 2 - Résolution d équations non linéaires
1. Résolution d une équation à une inconnue
1.1. Méthode itérative
Implémentation de la méthode en langage Python
Exécution sous le SHELL Python
1.2. Dérivation d une fonction RésolutApproche fonctionnelle des calculs scientifiques : méthodes numériques et applications ; langage Python [texte imprimé] / Gérald Jean-Baptiste, Auteur . - Toulouse : Cépaduès-éditions, DL 2016 . - 1 vol. (272 p.) : ill. ; 22 cm.
ISBN : 978-2-36493-556-3
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Approche fonctionnelle calculs scientifiques méthodes numériques applications langage Python Index. décimale : 515 Résumé : Le langage Python est un langage dit multiparadigme et multiplateforme. Multiparadigme car il intègre plusieurs formes de programmation (impérative, objet, fonctionnelle…).Il existe un très grand nombre de classements de paradigmes. Un paradigme étant une manière de programmer un ordinateur basé sur un ensemble de principes ou une théorie. Cet ouvrage se concentre essentiellement sur le paradigme du
fonctionnel et se veut à la fois pédagogique et pratique. Chaque chapitre présente un exemple de programmes associés aux méthodes numériques de résolution de problèmes scientifiques particuliers. Seules les fonctions récursives et les listes y sont employées pour résoudre la méthode considérée. Ce livre n'est pas un ouvrage d'analyse numérique, nombreuses littératures et sites internet traitant des démonstrations des méthodes employées peuvent compléter les connaissances du lecteur, ce dernier pourra consulter en fin de chapitre, de nombreuses références et des liens internet, permettant de trouver rapidement la plupart des méthodes évoquées ayant inspiré la rédaction du chapitre. Par sa nature didactique et ses applications, puis, par la diversité des méthodes abordées, la démarche se veut avant tout pédagogique et démontre que la programmation fonctionnelle s'intègre totalement à l'univers des calculs scientifiques. L'objectif principal de ce livre est d'abord de fournir à un public le plus large possible un ouvrage qui pourra servir à comprendre les bases du domaine fonctionnel et à mettre en œuvre l'application des listes, la récursivité et le pattern-matching afin de résoudre différents problèmes scientifiques. Les programmes de ces méthodes et techniques ont vocation à intervenir dans la quasi-totalité des domaines de la science, ce livre s'adresse donc particulièrement, aux étudiants scientifiques d'IUT ou de la formation continue, aux élèves d'école d'ingénieur confrontés au codage d'un problème numérique, aux doctorants en recherche d'une solution sur un sujet p
Texte 1556
4e de couv
Le langage Python est un langage dit multiparadigme et multiplateforme. Multiparadigme car il intègre plusieurs formes de programmation (impérative, objet, fonctionnelle...).Il existe un très grand nombre de classements de paradigmes. Un paradigme étant une manière de programmer un ordinateur basé sur un ensemble de principes ou une théorie.
Cet ouvrage se concentre essentiellement sur le paradigme du fonctionnel et se veut à la fois pédagogique et pratique. Chaque chapitre présente un exemple de programmes associés aux méthodes numériques de résolution de problèmes scientifiques particuliers. Seules les fonctions récursives et les listes y sont employées pour résoudre la méthode considérée.
Ce livre n est pas un ouvrage d analyse numérique, nombreuses littératures et sites internet traitant des démonstrations des méthodes employées peuvent compléter les connaissances du lecteur, ce dernier pourra consulter en fin de chapitre, de nombreuses références et des liens internet, permettant de trouver rapidement la plupart des méthodes évoquées ayant inspiré la rédaction du chapitre. Par sa nature didactique et ses applications, puis, par la diversité des méthodes abordées, la démarche se veut avant tout pédagogique et démontre que la programmation fonctionnelle s intègre totalement à l univers des calculs scientifiques.
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À noter que le langage Python est devenu le langage par défaut des concours en mathématiques par exemple le C.A.P.E.S, l agrégation, ou encore le master 1 dans le domaine scientifique.
Table des matières
Sommaire
Introduction
Remerciements
CHAPITRE 1 Initiation au langage Python
1. Introduction
2. Exemples de base
2.1. Quelques exemples sous le SHELL
2.2. Structures conditionnelles simples
2.3. Les modules
2.4. Le module math
2.5. Quelques fonctions prédéfinies
2.6. Erreurs de typage
3. Déclarations de liaisons globales et locales
4. La puissance des fonctions
4.1. Quelques exercices
5. Lecture d un fichier TXT
6. Fonctions récursives
6.1. L imparable fonction factorielle
6.2. La fonction puissance
7. La suite de fibonacci
8. Implémentation des fonctions sur les suites
9. Les fonctions anonymes
10. Trier une suite
10.1. Tri par sélection avec extraction du plus grand élément
10.2. Tri par partition
Principe du partitionnement de deux suites
10.3. Tri par fusion
Principe du take et du drop
Codage du tri
11. Génération de nombres aléatoires
12. Lancer un programme directement par IDLE
13. Quelques exercices
CHAPITRE 2 - Résolution d équations non linéaires
1. Résolution d une équation à une inconnue
1.1. Méthode itérative
Implémentation de la méthode en langage Python
Exécution sous le SHELL Python
1.2. Dérivation d une fonction RésolutRéservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité fsei12107 515-209.1 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible fsei12108 515-209.2 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible Big data analytics
Titre : Big data analytics : handbook of statistics volume 33 Type de document : texte imprimé Auteurs : Venugopal Govindaraju, Editeur scientifique ; Vijay V. Raghavan, Editeur scientifique ; Calyampudi Radhakrishna Rao (1920-....), Editeur scientifique Editeur : Amsterdam : North-Holland Année de publication : cop. 2015 Autre Editeur : Elsevier Collection : Handbook of Statistics num. 33 Importance : 1 ressource dématérialisée ISBN/ISSN/EAN : 978-0-444-63492-4 Note générale : Bibliogr. en fin de chapitres. Index Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Big data analytics handbook statistics Index. décimale : 515 Résumé : While the term Big Data is open to varying interpretation, it is quite clear that the Volume, Velocity, and Variety (3Vs) of data have impacted every aspect of computational science and its applications. The volume of data is increasing at a phenomenal rate and a majority of it is unstructured. With big data, the volume is so large that processing it using traditional database and software techniques is difficult, if not impossible. The drivers are the ubiquitous sensors, devices, social networks and the all-pervasive web. Scientists are increasingly looking to derive insights from the massive quantity of data to create new knowledge. In common usage, Big Data has come to refer simply to the use of predictive analytics or other certain advanced methods to extract value from data, without any required magnitude thereon. Challenges include analysis, capture, curation, search, sharing, storage, transfer, visualization, and information privacy. While there are challenges, there are huge opportunities emerging in the fields of Machine Learning, Data Mining, Statistics, Human-Computer Interfaces and Distributed Systems to address ways to analyze and reason with this data. The edited volume focuses on the challenges and opportunities posed by "Big Data" in a variety of domains and how statistical techniques and innovative algorithms can help glean insights and accelerate discovery. Big data has the potential to help companies improve operations and make faster, more intelligent decisions.
Review of big data research challenges from diverse areas of scientific endeavor
Rich perspective on a range of data science issues from leading researchers
Insight into the mathematical and statistical theory underlying the computational methods used to address big data analytics problems in a variety of domainsBig data analytics : handbook of statistics volume 33 [texte imprimé] / Venugopal Govindaraju, Editeur scientifique ; Vijay V. Raghavan, Editeur scientifique ; Calyampudi Radhakrishna Rao (1920-....), Editeur scientifique . - Amsterdam : North-Holland : [S.l.] : Elsevier, cop. 2015 . - 1 ressource dématérialisée. - (Handbook of Statistics; 33) .
ISBN : 978-0-444-63492-4
Bibliogr. en fin de chapitres. Index
Langues : Anglais (eng)
Mots-clés : Big data analytics handbook statistics Index. décimale : 515 Résumé : While the term Big Data is open to varying interpretation, it is quite clear that the Volume, Velocity, and Variety (3Vs) of data have impacted every aspect of computational science and its applications. The volume of data is increasing at a phenomenal rate and a majority of it is unstructured. With big data, the volume is so large that processing it using traditional database and software techniques is difficult, if not impossible. The drivers are the ubiquitous sensors, devices, social networks and the all-pervasive web. Scientists are increasingly looking to derive insights from the massive quantity of data to create new knowledge. In common usage, Big Data has come to refer simply to the use of predictive analytics or other certain advanced methods to extract value from data, without any required magnitude thereon. Challenges include analysis, capture, curation, search, sharing, storage, transfer, visualization, and information privacy. While there are challenges, there are huge opportunities emerging in the fields of Machine Learning, Data Mining, Statistics, Human-Computer Interfaces and Distributed Systems to address ways to analyze and reason with this data. The edited volume focuses on the challenges and opportunities posed by "Big Data" in a variety of domains and how statistical techniques and innovative algorithms can help glean insights and accelerate discovery. Big data has the potential to help companies improve operations and make faster, more intelligent decisions.
Review of big data research challenges from diverse areas of scientific endeavor
Rich perspective on a range of data science issues from leading researchers
Insight into the mathematical and statistical theory underlying the computational methods used to address big data analytics problems in a variety of domainsRéservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité fsei12053 515-208.1 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible A brief cours of Higher Mathématics / Kudryavtsev V.A.
Titre : A brief cours of Higher Mathématics Type de document : texte imprimé Auteurs : Kudryavtsev V.A., Auteur ; Demidovich B.P., Auteur Importance : 693 p. Format : 22 cm x 15 cm Langues : Français (fre) Mots-clés : A brief cours Mathématics Index. décimale : 515 A brief cours of Higher Mathématics [texte imprimé] / Kudryavtsev V.A., Auteur ; Demidovich B.P., Auteur . - [s.d.] . - 693 p. ; 22 cm x 15 cm.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : A brief cours Mathématics Index. décimale : 515 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité fsei03254 515-33.1 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible calcul dfferentiel et equations differentielles: cours de M012 / Grisvard Pierre
PermalinkCalcul différentiel / Marcel Grangé
PermalinkCalcul différentiel / Léonard Todjihounde
PermalinkCalcul différentiel et équations différentielles / Sylvie Benzoni-Gavage
PermalinkCalcul différentiel et géométrie / Daniel Leborgne
PermalinkCalcul différentiel et intégral / Philippe Etchecopar
PermalinkCalcul différentiel et intégral / François Cottet-Emard
PermalinkCalcul différentiel et intégral / Nikola¯ Semenovitch Piskounov
PermalinkCalcul différentiel et intégral / Nikolaj Semènovič Piskunov
PermalinkCalcul differentiel : précis de cours,exercices résolus / A.djadane
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