EXPLORATION OF THE PROPERTIES OF HOMOGRAPHS: APPLICATIONS IN SCIENCE OF DATA AND IN DIDACTICS OF MATHEMATICS
| Autor: | Armand, Armand |
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| Přispěvatelé: | Université d'Antsiranana (UNA), Université de Toamasina (Madagascar), Anndré Totohasina, Daniel Rajaonasy Feno (co-directeur), ARMAND, Armand |
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Mathématiques [math]. Université de Toamasina (Madagascar), 2019. Français |
| Popis: | In the context of the binary data mining, and more precisely for a unifying view of the probabilistic measures of quality of the association rules using a homeomorphism refined on the study of the normalization of probabilistic measurements of the qualities presenting Still some criticisms, we propose here another way of normalization based on a homographic homeomorphism and a combination of affine application and proper homography, extension of the normalization that has already carried out by André Totohasina. The search for the normalization of probabilistic ofquality measures of the association rules has already yielded many tangible results in order to regroup the different measures existing in the literature. We see this as a simple way to carry out the said normalization using a new notion of normalization function as an efficient tool for solving the problem of normalization of the measures of interest having already their own normalization functions. Out of data science, it is shown that the resolution of the inverse problems of homographs allows us to develop these homographic sequences at will, with two or three degrees of freedom. Finally, based on the results of a diagnostic survey, in view of the challenges involved in the teaching and learning geometries, this modest work attempts to show the relevance and feasibility of the early introduction of plan hyperbolic geometry Dans le contexte de science de données, en matière de la fouille de données binaires, et plus précisément pour une vision unificatrice des mesures probabilistes de qualité des règles d’association utilisant un homéomorphisme affine sur l’étude de la normalisation des mesures probabilistesde qualité qui présente encore certaines critiques, nous proposons ici une voie complémentaire de la normalisation basée sur un homéomorphisme homographique et une combinaison d’application affine et d’homographie propre. Il s’agit d’une extension naturelle de la normalisation des mesuresde qualité qui a été effectuée déjà par André Totohasina. La recherche de la normalisation des mesures probabilistes de qualité des règles d’association a déjà abouti à beaucoup de résultats tangibles en vue de regrouper les différentes mesures existant dans la littérature. Nous voyons ceci une voie simple pour effectuer ladite normalisation à l’aide d’une nouvelle notion de fonction de normalisation comme outil efficace de résolution du problème de normalisation des mesures probabilistes de qualité sur l’étude des règles d’association en science de données ayant déjà leurs fonctions de normalisation. En marge de la science de données, il y est démontré utilement que la résolution desproblèmes inverses d’homographies permet efficacement d’élaborer ses propres suites homographiques à volonté, et ce, avec deux ou trois degrés de liberté. Enfin, à partir du résultat d’une enquête diagnostique, face aux enjeux de l’enseignement-apprentissage des géométries, ce modeste travail tente de montrer la pertinence et la faisabilité de l’introduction précoce de la géométrie hyperbolique plane. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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