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En mathématiques, les coefficients binomiaux de Gauss ou coefficients q-binomiaux ou encore q-polynômes de Gauss sont des q -analogues des coefficients binomiaux, introduits par C. F. Gauss en 1808 . Le coefficient q-binomial, écrit ou , est un polynôme en à coefficients entiers, qui donne, lorsque est une puissance de nombre premier, le nombre de sous-espaces vectoriels de dimension d'un espace vectoriel de dimension sur un corps fini à éléments. Les coefficients binomiaux de Gauss sont définis pour et entiers naturels et différent de 1 par : Pour , la valeur est 1 car le numérateur et le dénominateur sont tous deux des produits vides. Bien que la première formule semble donner une fonction rationnelle en , elle désigne en fait un polynôme en de degré (la division est exacte dans ). Tous les facteurs au numérateur et au dénominateur sont divisibles par , avec comme quotient le q-analogue : La division de ces facteurs donne la formule équivalente : ce qui met en évidence le fait que la substitution dans donne le coefficient binomial ordinaire En termes de q-factorielles , la formule peut être écrite comme suit : forme compacte (souvent donnée comme première définition), qui cache cependant la présence de facteurs communs au numérateur et au dénominateur. Cette forme rend évidente la symétrie pour . Contrairement au coefficient binomial ordinaire, le coefficient binomial de Gauss a une limite finie quand , pour : La plupart des logiciels de calcul formel ont des fonctions pour calculer les q-binomiaux : q_binomial(n, k) dans SageMath QBinomial(n,k,q) dans Maple (avec le package QDifferenceEquations) QBinomial[n,k,q] dans Mathematica Avec les définitions ci-dessus, on montre : Cette égalité est la q-analogue de la formule du pion pour les coefficients binomiaux classiques. Avec la formule , on déduit les relations q-analogues de la relation de Pascal : et Ces relations montrent, par récurrence, que les coefficients q-binomiaux sont bien des polynômes à coefficients entiers en .
[2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
The concept of "basis" for a vector space is one of the most profound
and fruitful ideas in linear algebra. Basis vectors are the "building
blocks" that all other vectors are built from; by "disassembling" a
vector into a linear combination of basis elements we are able to "look
inside" the vector and highlight many of its relevant features.
A vector space has an infinite number o [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In [1]:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.signal as sp
import seaborn as sns
sns.set()
In [2]:
plt.rcParams["figure.figsize"] = (14,4)
The basic reproduction number[4]¶
The propagation mechanism of an epidemic such as the one caused by
SARS-CoV-2 virus can be roughly modeled, at least in its inital phase,
as a process in which each infected individ [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
The Parks-McClellan (PM) algorithm is a clever application of advanced
polynomial fitting techniques to the problem of FIR filter design. In
this notebook we will explore the key ideas behind the method by
considering the design of a simple Type-I lowpass filter.
NOTE: This notebook uses interactive widgets. If the interactive
controls do not work or show up, please fo [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will look at the practical issues associated to
plotting the DFT and in particular the DFT of real-world signals. We
will examine how to map the DFT coefficients to real-world frequencies
and we will investigate the frequency resolution of the DFT and the
effects of zero padding.
In [1]: