help eig
%%
a=4;b=pi
who
clear b
who
sqrt(a)
A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]
A(2,3)
%% Utilisation de :
X=[1:20]
Y=[1:2:20]
%% 1.
2+1:5
2+(1:5)
%% Operations sur les matrices
b=A(2,:)
c=A(:,3)
B=A(1:2,1:2)
%% 2
C=A(:,1:2)
%%
help elmat
length(A)
C=A'
A+C
A*C
%%
n=4;I4=eye(n)
B=zeros(n)
D=ones(3,2)
p=2;A^p
det(A)
trace(A)
eig(A)
sum(X)
cumsum(X)
ans
%% 3
E=5*ones(1,10)
%% 4
A(:,1)'*A(:,2)
%% 5
sum(1:2:100)
%%
A>2
%% 6
rca=sqrt(2:2:10)
%% 7
v=cos(1:100); sum(v>0.5)
%% Utilisation de .
A^2
A.^2
%%
A*C
A.*C
%% 8-9
V=[1:10].^2
V2=1./[1:10]
%% 10
cumsum(V2)
%% Premieres commandes statistiques
rand
randn
X=rand(1,1000);
D=rand(2,3);
m=mean(X)
v=var(X)
sigma=std(X)
%% 11-12
X=rand(1,1000); 
mean(X) %a comparer avec 0.5
mean(X.^3) %a comparer avec 1/4
Y=randn(1,1000); 
mean(Y) %a comparer avec 0
mean(Y.^3) %a comparer avec 0
%% 13
U=rand(1,20); 
N=sum(U<0.3) %N suit une loi binomiale (20,0.3)
%% Boucles
%% 14 Voir le fichier blabla.m
blabla
%% Representations graphiques
t=0:1/10:3; plot(t,exp(t)+3,'r')
%% 15 
t=[-pi:0.05:pi]; 
plot(t,cos(t),'g');
hold on
plot(t,1-t.^2/2,'b');
plot(t,0.5*ones(1,length(t)),'r');
plot([pi/2,pi/2],[-4,1],'y');
hold off
%% Histogrammes
help histo
X=rand(100,1);
histo(X)
%% 16
X=randn(100,1);
histo(X,10,0,1)
%%
X=randn(1000,1);
histo(X,10,0,1)
%%
X=randn(10000,1);
histo(X,20,0,1)
%%
X=randn(100000,1);
histo(X,30,0,1)
%% Fonctions
toto(2)
%% 17 
%voir le fichier q17.m
%% 18
X=randn(1000,1);
histo(X,20,0,1)
x=[-3:0.1:3];
hold on
plot(x,q17(x),'r')

