Reprise du message précédent :
Tu nous préviens quand t'as trouvé

si tu arrives à trouver autre chose qu'une méthode approchée pour calculer ça, tu peux te faire quelques millions de dollars à mon avis

 
Ca se fait en deux coups de cuillère à pot...
 
...en utilisant erf  
 
C'est une fonction élémentaire si je veux, après tout il n'est pas plus difficile de calculer erf(x) que sin(x)  

erf

Tu peux tres facilement en obtenir un devleoppement en serie entiere cela dit.

 
 
une méthode approchée ca me va

je vais voir ça merci  

Méthode de Monte-Carlo (mais faut un logiciel)

 
Salut. Tu peux être un peu plus précis sur ce que tu cherches?

Hello,
j'ai un petit problème géométrique qui se réduit à X = theta - sin(theta)
je connais X, et je sais que theta est [0,pi]
Comment puis-je trouver theta ? (ça doit être tout con, mais ça fait un bail que j'ai plus fait de trigonométrie autre que calculer un sinus/cosinus)
 
   
 

uh ?
et même si X est lui-même borné entre [0,pi] ?

Non, ça n'aide pas. Ce que veut dire mookid, c'est que tu ne pourras pas exprimer theta en fonction de X avec des fonctions "usuelles". Au mieux, tu peux exprimer theta comme serie entière de X.

ok... je ne pensais pas que ça serait si compliqué

donc, une solution serait un développement en série de f(Theta) = (theta - sin(theta) - X) qui me donne un polynôme dont je trouve "facilement" le zero sur l'intervalle qui m'intéresse...

Oui tu pourrais déjà trouver une solution approchée comme ça. Après, en utilisant des théorèmes d'analyse complexe, il doit y avoir moyen d'inverser la série entière pour avoir une solution exacte (toujours sous forme de série), mais c'est pas facile.

waip, bon... vais pas sortir un bazooka pour abattre une mouche

c'est pour un petit problème d'ingénierie... et si mes premiers calculs sont bons, une approximation avec une série du 4ème ordre me donne une précision > à 1e-3, donc largement suffisant pour mes besoins

[edit] encore plus simple, un bête newton-raphson sur f(Theta) = (Theta - sin(Theta) - X) pour en trouver le zero avec une précision correcte...

dites vous savez comment on peut modéliser l'incertitude sans utiliser les probabilités ?
 
si jamais c'est possible

 
Tu le fais à la main, ou avec un logiciel? Parce que sous Matlab ou autre, il te donne ta solution avec très bonne précision.
 
 
 
Qu'est-ce que tu entends par modéliser l'incertitude? Ecrire des théories (physiques par exemple) rendant compte de l'incertitude sans utiliser de probas? Ou est-ce que ta question c'est de savoir comment on modélise une variable aléatoire? (ce qu'on peut faire avec un ordi par exemple).

en C++... et Newton-Raphson fonctionne bien, ça prend 4 lignes de code et en 4-5 itérations j'ai généralement un résultat à 1e-4 près... donc très satisfaisant pour mon utilisation

 
 
 
 
par exemple, rendre compte des décisions des gens face a des choix risqués mais ou le risque n'est pas probabilisable
 
j'ai déjà trouvé la théorie de l'utilité esperée mais ca me convient moyen, si quelqu'un a mieux

déjà assisté à une présentation sur la théorie des possibilités appliquée à un soft de décision/analyse de risques... mnt c'est pas trop mon domaine, donc je peux pas en dire bcp plus...

Qu'est ce que tu entends par "risque non probabilisable" ?

 
Wala

En fait j'ai l'impression que ce que tu cherches c'est une interpétation non pas fréquentiste mais bayesienne de la notion de probabilité. Tu trouveras peut-être des idées par là :
 
http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_probability

alors dans ce cas ce serait plutot la notion d' "inférence bayésienne" qui se rapproche de ce que je cherche
 
merci c'est intéressant

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Je suis pas super calé sur le sujet, mais je pense que le 'sparsity' correspond à la qualité d'une matrice de corrélation, une 'sparse matrix' donc (matrice avec beaucoup de zéros dedans, ce qui veut dire que beaucoup des composantes de ta variable aléatoire ne sont pas corrélées, ce qui est cool pour faire des hypothèse simplificatrices). 'Sparse matrix' donne 'matrice creuse', en français.

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Tu as essayé de faire une recherche sur 'sparse signal' ? D'après ce que j'ai trouvé sur Google, apparemment une 'sparse representation' d'un signal est sa décomposition en une somme d'un petit nombre de fonctions faisant partie d'un dictionnaire de fonctions.
 
Ce dictionnaire de fonctions est utilisé pour représenter une approximation de tous les signaux considérés, et s'il est bien choisi par rapport aux signaux à représenter, on peut arriver à arriver à représenter les signaux qui nous intéressent par une somme d'un petit nombre de ces fonctions.
 
Donc en gros ça m'a l'air d'englober tout ce qui est décomposition en séries de Fourier, cosinus discret, ondelettes (?), tout ça. Peut-être un peu violent pour un TIPE, sans notions de proba ou presque.

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voila, je suis tombé sur un petit exos aujourd'hui par hasard et etant sorti de prépa depuis trop longtemps je n'arrive plus vraiment a retrouver comment on fait et ca m'a un peu frustré ^^
 
en gros il s'agit d'une intégrale de gauss (int de exp(-x²) par rapport à x de 0 à u). J'ai essayé de le faire avec une copine pendant 30 min et n'ai pas trouvé (j'etais parti sur un changement de variable en x²=ln v mais ca devenait un peu violent ^^)
 
En revenant j'ai cherché un peu sur internet et ne trouve que que le resultat jusqu'a l'infini et pas jusqu'a un reel.
 
J'ai regardé quelques demonstrations par des méthodes différentes mais je n'en trouve pas que je peux adapter pour aller jusqu'a un réel quelconque.
 
Si quelqu'un pouvait me rafraichir la mémoire ce serait sympa ^^. J'aimerai bien le detail de la démo par curiosité  
Merci

Cherche pas on peut pas exprimer cette intégrale par des fonctions usuelles... c'est pas tres tres dur a prouver, il faut quand meme connaitre un peu de théo de Galois differentielle. Tu peux l'exprimer facilement sous forme de serie par contre.

 
C'est une série entière oui, de rayon 0,5.

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En quoi y a-t-il contradiction avec la réponse précédente ?  

Elle converge pour t dans ]0.5;1.5[ plutôt (simple changement de variable: tu veux que |t-0.5|<1 donc -0.5<t<1.5)

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Le rayon n'est pas de 0.5. Ici ton cercle de convergence n'est pas centré sur 0: c'est le cercle de rayon 1 mais de centre 0.5.