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merci de ta réponse :)

R=R_{N}+\sum^{N-1}_{i=1}{\frac{R_{i}-R_{N}}{(i-1)!}g^{(i-1)}exp(-g)} g=ktE^n=\ln{2}\left(\frac{E}{E_0}\right)^n ; E_0 = \left(\frac{\ln{2}}{kt}\right)^{\frac{1}{n}} Ri, E0, n, k, t sont des paramètres constants. Il faut que je dérive R en fonction de E. Pourr...

Tout compte fait la résolution numérique marche assez bien merci de ron aide

Merci de ta réponse JeanJ. Je me demande si Ri est vraiment problème. C'est une valeur constante dont j'ai déjà estimé auparavent la valeur lors de de la régréssion R(E) par rapport R'(E') des données expérimentales. Quant aux développements expérimentaux d'où provienne cette équation, voici le lien...

Cette équation un peu complexe est un modèle théorique pour de la régression logistique. En gros on a R en fonction de E. Ri n'est qu'un paramètre. (je précise que j'ai fini le supérieur depuis un moment, me donner la réponse sans me laisser chercher pendant des jours n'est donc absolument pas drama...