Forum du club des d�veloppeurs et IT Pro - Algorithmes et structures de donn�es

Math�matiques ensemble Q les quotients

GraineDeDev — Thu, 12 Feb 2026 12:43:10 GMT

Bonjour !
Je suis peut-etre en train de r�inventer la roue...
Deux petits bouts de code pour utiliser, modeliser des quotients...
C'est gratuit et libre... Vous pouvez utiliser, modifier � votre guise :

Code:

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#ifndef QTT
#define QTT
 
    class quotient
    {
        private:
            int numerateur;
            int denominateur;
 
        public:
            quotient(){numerateur = 1; denominateur = 1;}
            quotient(int, int);
            quotient(int n){numerateur = n; denominateur = 1;}
            void reduire();
            void addition(quotient, quotient);
            void soustraction(quotient, quotient);
            void multiplication(quotient, quotient);
            void division(quotient, quotient);
            void saisie();
            void affichage();
    };

et :

Code:

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#include "quotient.hpp"
#include 
 
quotient::quotient(int n, int d)
{
    if (d == 0)
    {
        std::cout << "erreur !\ndivision par zero !\n";
    }
    else
    {
        numerateur = n;
        denominateur = d;
        reduire();
    }
}
 
void quotient::saisie()
{
    int n, d;
    std::cout << "numerateur : ";
    std::cin >> n;
    std::cout << "denominateur : ";
    std::cin >> d;
    if (d == 0)
    {
        std::cout << "erreur !\ndivision par zero !\n";
    }
    else
    {
        numerateur = n;
        denominateur = d;
        reduire();
    }
}
 
void quotient::affichage()
{
    if (numerateur == 0){std::cout << "0\n"; return;}
    if (denominateur == 1){std::cout << numerateur << '\n';}
    else
    {std::cout << numerateur << '/' << denominateur << '\n';}
}
 
void quotient::addition(quotient a, quotient b)
{
    numerateur = a.numerateur*b.denominateur + b.numerateur*a.denominateur;
    denominateur = a.denominateur*b.denominateur;
    reduire();
}
void quotient::soustraction(quotient a, quotient b)
{
    numerateur = a.numerateur*b.denominateur - b.numerateur*a.denominateur;
    denominateur = a.denominateur*b.denominateur;
    reduire();
}
 
void quotient::multiplication(quotient a, quotient b)
{
    numerateur = a.numerateur*b.numerateur;
    denominateur = a.denominateur*b.denominateur;
    reduire();
}
void quotient::division(quotient a, quotient b)
{
    numerateur = a.numerateur*b.denominateur;
    denominateur = a.denominateur*b.numerateur;
    reduire();
}
 
void quotient::reduire()
{
    if (numerateur <= denominateur)
    {
        int m = 2;
        while (m <= numerateur)
        {
            if (numerateur%m == 0 && denominateur%m == 0)
            {numerateur = numerateur/m; denominateur = denominateur/m;}
            else
            {m++;}
        }
    }
    else
    {
        int m = 2;
        while (m <= denominateur)
        {
            if (numerateur%m == 0 && denominateur%m == 0)
            {numerateur = numerateur/m; denominateur = denominateur/m;}
            else
            {m++;}
        }
    }
}

Ca m�riterait d'etre am�lior�.
Je suis plutot fier de mon algorithme de reduction de la fraction.

Algorithmes pseudo code Algobox

chlock62 — Fri, 12 Sep 2025 14:41:14 GMT

Bonjour, j'utilise Algo box afin de r�aliser mes instructions algorithmiques, cependant j'essaie d'utiliser l'appel de fonction ci-dessous :

Ma fonction est la suivante :

Code:

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FONCTIONS_UTILISEES
  FONCTION rendreTableau(tab)
    VARIABLES_FONCTION
      u EST_DU_TYPE NOMBRE
    DEBUT_FONCTION
    POUR u ALLANT_DE u A 7
      DEBUT_POUR
      AFFICHER* tab[u]
      FIN_POUR
    FIN_FONCTION

Mon appel de fonction ci-dessous :

Code:

APPELER_FONCTION rendreTableau(T)

H�las l'algorithme ci-dessous ne fonctionne pas a cause de la fonction, celle-ci l'arr�te !!, celle-ci et t'elle bien d�clar� et app�l� avec ses diff�rents passage de param�tres ?

L'algorithme au complet ci-dessous:

Code:

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FONCTIONS_UTILISEES
  FONCTION rendreTableau(tab)
    VARIABLES_FONCTION
      u EST_DU_TYPE NOMBRE
      tab EST_DU_TYPE LISTE
    DEBUT_FONCTION
    //tableau PREND_LA_VALEUR tab
    POUR u ALLANT_DE u A 7
      DEBUT_POUR
      AFFICHER* tab[u]
      FIN_POUR
    FIN_FONCTION
VARIABLES
  i EST_DU_TYPE NOMBRE
  j EST_DU_TYPE NOMBRE
  T EST_DU_TYPE LISTE
  temp EST_DU_TYPE NOMBRE
  posmin EST_DU_TYPE NOMBRE
DEBUT_ALGORITHME
  T[0] PREND_LA_VALEUR 25
  T[1] PREND_LA_VALEUR 10
  T[2] PREND_LA_VALEUR 13
  T[3] PREND_LA_VALEUR 31
  T[4] PREND_LA_VALEUR 22
  T[5] PREND_LA_VALEUR 4
  T[6] PREND_LA_VALEUR 2
  T[7] PREND_LA_VALEUR 18
  i PREND_LA_VALEUR 0
  j PREND_LA_VALEUR 0
  temp PREND_LA_VALEUR 0
  POUR i ALLANT_DE i A 6
    DEBUT_POUR
    posmin PREND_LA_VALEUR i
    AFFICHER " Passage "
    AFFICHER* i
    POUR j ALLANT_DE i + 1 A 7
      DEBUT_POUR
      AFFICHER "J ="
      AFFICHER j
      SI (T[j] < T[posmin]) ALORS
        DEBUT_SI
        AFFICHER "la condition est verifié "
        AFFICHER T[j]
        AFFICHER " inférieur à "
        AFFICHER T[posmin]
        AFFICHER " , position min "
        AFFICHER posmin
        AFFICHER ", la position minimum est maintenant "
        posmin PREND_LA_VALEUR j
        AFFICHER posmin
        AFFICHER " sa valeur est "
        AFFICHER T[j]
        AFFICHER " , la valeur à être comparé est maintenant "
        AFFICHER* T[j]
        FIN_SI
        SINON
          DEBUT_SINON
          AFFICHER "la condition est pas verifié "
          AFFICHER T[j]
          AFFICHER " "
          AFFICHER* T[posmin]
          FIN_SINON
      FIN_POUR
    temp PREND_LA_VALEUR T[posmin]
    T[posmin] PREND_LA_VALEUR T[i]
    T[i] PREND_LA_VALEUR temp
    APPELER_FONCTION rendreTableau(T)
    FIN_POUR
FIN_ALGORITHME

Merci de m'�clairer de vos lumi�res les amis

[python] ajuster une courbe avec scipy.optimize.curve_fit()

ELw.py — Wed, 09 Jul 2025 06:52:29 GMT

Bonjour ou bonsoir, je travaille avec Python (v.3.13) pour mod�liser mes donn�es (mesures de spectres de raies en spectrom�trie), (x_i, y_i) i=range(n), avec divers types de courbes, dont la base est une somme en nombre variable de gaussiennes (ou autres formes, mais laissons �a de c�t�). Pour �a, je recours � la fonction du package scipy, "scipy.optimize.curve_fit". Mon probl�me est que "curve_fit" s'attend � recevoir la fonction � ajuster (enfin, ses param�tres), avec une liste explicite et "fig�e" de param�tres. Pour simplifier, je suppose ici que je connais exactement la position et la largeur des gaussiennes, et que je n'ai que leurs hauteurs � ajuster. Si par exemple, j'ai 3 raies, ma fonction d'ajustement sera :

Code:

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def spectreThéoriq(xdata, haut1, haut2, haut3) :
   return ( haut1*gaus1(xdata) + haut2*gaus2(xdata) + haut3*gaus3(xdata) )

o� les (trois) fonctions "gaus1", etc., sont d�finies avant dans mon code. L'ajustement se fera ainsi :

Code:

parmOptim = scipy.optimize.curve_fit(spectreThéoriq, xDonnées, yDonnées)

o� xDonn�es est le vecteur des [x_i, i=1..n] (notation non python�) et similairement pour yDonn�es.

Mon probl�me est donc le suivant : je pr�f�rerais passer, ici le triplet des param�tres � ajuster, via un vecteur : parms = [haut1, haut2, haut3], parce que, comme dit plus haut, le nombre des gaussiennes est variable (et en r�alit�, j'ai aussi les autres param�tres comme les positions et les largeurs de ces "gaussiennes" � ajuster ; ici j'ai simplifi�). Voici un script simplifi� qui fonctionne, mais redemande du travail si je veux prendre en compte la 4� raie ! :-(

Code:

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#!/usr/bin/env python3
## fit_spectre_exmpl.py
 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.optimize as sop
 
def gaus_(xdata, posit, larg) :
   return np.exp(-0.5*((xdata-posit)/larg)**2)
def gaus1(xdata) : return gaus_(xdata, 2.5, 0.3)
def gaus2(xdata) : return gaus_(xdata, 4.5, 0.4)
def gaus3(xdata) : return gaus_(xdata, 6.0, 0.4)
def gaus4(xdata) : return gaus_(xdata, 8.0, 0.3)
 
np.random.seed(145320) # reproductibilité du hasard
xDonnées = np.linspace(0.5,10.,100)
yDonnées = 1.2 * gaus1(xDonnées) + 3.2 * gaus2(xDonnées)
yDonnées += 2.1 * gaus3(xDonnées) + 0.7 * gaus4(xDonnées)
yDonnées += 0.2 * np.random.randn(len(xDonnées))
 
def spectreThéoriq(xObs, h1, h2, h3) :
   return ( h1 * gaus1(xObs) + h2 * gaus2(xObs) + h3 * gaus3(xObs) )
 
hOpt, hCov = sop.curve_fit(spectreThéoriq, xDonnées, yDonnées)
print("Hauteurs optimisées =", hOpt)
yAjustés = spectreThéoriq(xDonnées, *hOpt)
 
plt.plot(xDonnées, yDonnées, "bo-")
plt.plot(xDonnées, yAjustés, "r-")
plt.show()
##

Comment faire pour travailler avec un "def spectreTh�oriq(xObs, hautS) :" o� l vecteur hautS contient les (ici 3) param�tres ? Sur la base de l'utilisation des "arguments �toil�s", j'ai essay� ceci :

Code:

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def spectreThéoriq(xObs, *hautS) :
   hautS = hautS[0]
   nParm = len(hautS)
  ...

mais curve_fit me renvoie cette erreur :
ValueError: Unable to determine number of fit parameters.

Merci par avance de vos suggestions. -- �Lw.py

langage avec accolades et �toile

emmesse — Thu, 03 Jul 2025 10:40:26 GMT

Bonjour,

quelqu'un sait-il ce que signifie :

Code:

Langage L1 = {a∗ b}

Les adolescents de la Gen Z utilisent ChatGPT pour obtenir des conseils financiers et investir en bourse

Mathis Lucas — Mon, 28 Apr 2025 09:20:36 GMT

Les adolescents utilisent ChatGPT pour obtenir des conseils financiers et r�aliser des investissements en bourse
mais les experts mettent en garde contre les risques li�s aux conseils � hallucin�s �

Une �tude a rapport� qu'environ un adolescent sur 5 ayant entendu parler de ChatGPT l'a utilis� pour ses travaux scolaires. Mais les experts avertissent que l'IA g�n�rative encourage la tricherie et rend les �coliers et les �tudiants paresseux et incomp�tents. Aujourd'hui, il appara�t que lorsque ces apprenants ne font pas appel � ChatGPT dans le cadre de leurs devoirs, ils l'utilisent pour investir l'argent de leur travail extrascolaire ; et ils gagnent gros parfois. ChatGPT peut toutefois donner des conseils erron�s ou trompeurs. Selon les sp�cialistes du secteur, il est peut-�tre pr�f�rable de ne pas se fier � l'IA (uniquement) pour obtenir des conseils financiers.

Selon l'�tude Charles Schwab Modern Wealth Survey of 2024, l'investisseur moyen de la g�n�ration Z est entr� sur le march� � 19 ans seulement, contre 25 ans pour les Millennials, 32 ans pour la g�n�ration X et 35 ans pour les Boomers. Cependant, certains Zoomers, attir�s par les influenceurs et les promesses d'enrichissement rapide sur TikTok, investissent dans des cryptomonnaies douteuses et des actions mim�tiques sans avoir fait leurs recherches.

Gr�ce � un m�lange d'outils d'IA, d'emplois apr�s l'�cole et de parents financi�rement avis�s, les Zoomers se lancent dans le march� boursier plus t�t que n'importe quelle g�n�ration pr�c�dente. Les adolescents de la g�n�ration Z transforment l'argent de leur travail extrascolaire en gains boursiers importants.

Ces adolescents qui s'appuient sur l'IA g�n�rative pour investir en bourse

Ryan Sorrell n'avait que 8 ans lorsqu'il a fait son premier investissement dans le bitcoin. Aujourd'hui �g� de 15 ans, il est serveur dans une maison de retraite et investit ses 800 dollars mensuels dans des actions Bitcoin et MicroStrategy. Jusqu'� pr�sent, il a r�alis� 6 000 dollars de b�n�fices, avec l'aide d'outils d'IA comme ChatGPT. � Cela m'aide beaucoup de faire des sc�narios, de voir o� j'en serais si je faisais cela dans 10 ans �, a d�clar� Ryan Sorrell.

Il affirme que le fait d'investir t�t a chang� sa fa�on d'appr�hender l'argent : � je le place sur le march� et j'en tire un rendement au lieu de le perdre pour acheter une paire de chaussures, par exemple �. Mais les experts financiers mettent en garde contre l'achat de memecoins ou de cryptomonnaies douteuses. � Investissez toujours dans des choses que vous utilisez �, affirme Brian Belski, strat�ge en chef des investissements chez BMO Capital Markets.

Sophia Castiblanco, aujourd'hui �g�e de 18 ans et en premi�re ann�e d'universit�, a commenc� � investir � l'�ge de 14 ans en utilisant l'argent de sa cha�ne YouTube de critiques de jouets. Elle a d'abord investi 300 dollars par mois, puis 3 000 dollars par mois dans des entreprises technologiques de premier plan telles que Tesla, Amazon et Nvidia. M�me apr�s les r�centes turbulences sur les march�s financiers, Sophia Castiblanco a continu� � investir.

� Je pense que c'est le moment id�al pour placer de l'argent sur le march� �, a-t-elle d�clar�. Elle esp�re que ses b�n�fices serviront � financer un bien d'investissement pour obtenir des revenus passifs. Sophia Castiblanco souhaite �galement que davantage de jeunes femmes se lancent t�t dans la finance. � Il serait tr�s utile que les �coles proposent des cours de finance d�s le plus jeune �ge, afin que les �l�ves acqui�rent une meilleure culture financi�re �.

Perrin Myerson a commenc� � s'int�resser aux actions � l'�ge de 14 ans, apr�s avoir d�couvert le forum WallStreetBets de Reddit. Il a ouvert son premier compte avec l'aide de son p�re, puis a investi son salaire de Taco Bell dans des actions telles qu'Amazon et Palantir. Aujourd'hui �g� de 22 ans, il dirige une startup et se targue d'un retour sur investissement de 51 %. � Trop de jeunes de mon �ge cherchent � s'enrichir rapidement �, pr�vient Perrin Myerson.

Isaiah Jones, un lyc�en de 16 ans, a constitu� un portefeuille de cryptomonnaies avec l'argent de la tonte de pelouse et affirme que le trading est d�sormais � courant � dans son �cole de Richmond, en Virginie. � Au d�but, le trading �tait ringard, mais aujourd'hui, il est devenu courant �, a-t-il d�clar�.

Utilisation de ChatGPT pour obtenir des conseils financiers : les risques

ChatGPT peut aider dans de nombreux domaines, de la recherche � la g�n�ration d'images en passant par la planification de plans. Mais lorsqu'il s'agit de conseils financiers, il est probablement pr�f�rable de s'en remettre aux experts (humains). Pr�s de la moiti� (47 %) des personnes interrog�es dans le cadre d'une enqu�te Experian r�alis�e en octobre 2024 ont d�clar� avoir essay� d'utiliser des outils d'IA g�n�rative pour obtenir des conseils financiers.

Mais une nouvelle �tude du site d'analyse des courtiers, Investing in the Web, a r�v�l� que les outils tels que ChatGPT ne sont peut-�tre pas tr�s efficaces dans ce domaine. Les chercheurs ont pos� � ChatGPT 100 questions relatives � la finance et ont ensuite fait examiner les r�ponses par des experts du secteur au sein de leur entreprise. Les r�sultats ont r�v�l� que ChatGPT ainsi que ses rivaux ne sont pas les conseillers financiers les plus qualifi�s.

Selon le rapport de l'�tude, ChatGPT a r�pondu de mani�re incorrecte � 35 % des questions financi�res, une r�ponse sur trois �tant hallucin�e pour les questions centr�es sur les finances et les investissements. Dans le cadre de l'�tude, les chercheurs ont pos� des questions toujours d'actualit�, notamment :

comment �pargner pour l'�ducation de mon enfant ?
comment la pension moyenne se compare-t-elle au salaire moyen ?
quels sont les avantages et les inconv�nients de l'investissement dans l'or ?

Le chatbot a r�pondu correctement � 65 % des questions, tandis que 29 % ont �t� qualifi�es d'incompl�tes ou de trompeuses, et 6 % se sont r�v�l�es compl�tement incorrectes. Andrew Lo, directeur du laboratoire d'ing�nierie financi�re � la Sloan School of Management du MIT, a d�clar� � Fortune en janvier dernier qu'il y a trois domaines principaux o� il est � assez dangereux � de demander des conseils � l'IA g�n�rative : droit, financier et m�dical.

� Ces trois domaines pr�sentent de tr�s grands dangers s'ils ne sont pas bien g�r�s �, a d�clar� l'expert Andrew Lo. Pedro Braz, directeur g�n�ral de la plateforme Investing in the Web, a d�clar� dans un communiqu� qu'il est important de v�rifier ses sources, en particulier lorsqu'il s'agit d'informations financi�res reposant sur des donn�es actualis�es susceptibles de changer, telles que les taux d'int�r�t et les performances boursi�res quotidiennes.

� ChatGPT a des probl�mes bien connus en ce qui concerne les informations actualis�es. Il est pr�f�rable d'aller � la source m�me de l'information, plut�t que de demander des donn�es [financi�res] � des chatbots d'IA �, a d�clar� Pedro Braz. Selon les experts, les cons�quences peuvent �tre dangereuses.

Conclusion

Une nouvelle vague d'investisseurs de la g�n�ration Z utilise ChatGPT pour obtenir des conseils financiers et prendre des d�cisions d'investissement. Cela illustre la mani�re dont l'IA g�n�rative est de plus en plus int�gr�e dans les strat�gies d'investissement, tant par les jeunes que par les investisseurs plus exp�riment�s. Mais bien que les gains des adolescents semblent indiquer que cette strat�gie est payante, les experts affirment que les risques sont importants.

ChatGPT peut halluciner des conseils financiers et induire en erreur les investisseurs non avertis. Selon les experts, travailler avec un conseiller financier humain permet une planification financi�re plus rigoureuse. Les d�tails de la situation et des objectifs financiers d'une personne peuvent �tre discut�s plus en d�tail afin de cr�er un plan personnalis� qui comprend une compr�hension de tous les risques li�s aux mouvements d'argent potentiels.

Mais l'IA g�n�rative fournira des conseils financiers � partir de quelques d�tails mineurs, et les personnes qui s'en inspirent sans r�fl�chir risquent de commettre des erreurs co�teuses. Des avocats ont d�j� pay� le prix fort pour s'�tre appuy�s sur des jurisprudences hallucin�es par ChatGPT, sans v�rification.

Source : rapport d'�tude (1, 2)

Et vous ?

:fleche: Quel est votre avis sur le sujet ?
:fleche: Avez-vous d�j� utilis� l'IA pour obtenir des conseils financiers ? Si oui, partagez votre exp�rience.
:fleche: L'utilisation de l'IA pour obtenir des conseils financiers est-elle une bonne pratique ? Quid des risques ?

Voir aussi

:fleche: Une enseignante a surpris des �tudiants en train d'utiliser ChatGPT lors de leur premier devoir qui consistait � se pr�senter, l'IA g�n�rative encourage la tricherie et rend paresseux et incomp�tent

:fleche: Les enseignants se servent de ChatGPT et d'autres IA pour corriger les �valuations et pr�parer leurs cours mais l'interdisent aux �l�ves, l'IA s'invite dans les salles de classe... mais pas pour tout le monde

:fleche: Le cycle d'engouement montre que l'IA g�n�rative en finance est au sommet des attentes exag�r�es, les dirigeants financiers devraient temp�rer les attentes autour de la GenAI en finance, d'apr�s Gartner