Bonjour, j'ai un dm de maths a rendre sur les suites et ne comprend rien a cet exercice, quelqu'un peut m'aider stp?

La pyrale est une redoutable chenille inva-sive qui s’attaque aux buis (petits arbres à feuilles pérennes, communs sur le territoire français).Un massif forestier des Pyrénées en est victime depuis quelque temps. Les agents de l’ONF (Office national des Forêts) ont procédé à des relevés statistiques : chaque année, le nuisible fait disparaître 15 % des buis de ce massif.Alors que l’on compte 75 000 pieds de buis, l’ONF préconise de replanter 3 000 plants chaque année pour compenser les dégâts de la pyrale en attendant un éventuel traite-ment contre cette chenille.

Si la préconisation de l’ONF n’est pas suivie, quelle conjecture peut-on émettre quant au nombre de buis dans ce massif à long terme ?On considère désormais que la préconisation de l’ONF est suivie.a. Calculer le nombre de buis dans ce massif un an après cette préconisation, puis deux ans après.b. Si on note un le nombre de buis dans ce massif n années après cette préconisation, expliquer la formule de récurrence un + 1 = 0,85 un + 3 000 pour tout entier naturel n.c. À l’aide de la calculatrice, quelle conjecture peut-on émettre quant au nombre de buis dans ce massif à long terme ?1
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Bonjour,Nous devons compléter un programme python en NSI, pouvez vous m'aidez?Voici le programme:Pour le code ci-dessous, compléter tous les éléments en jaune. Le personnage inconnu à trouver aura une force de 18 et un courage de 12.Exercice 1 :import pandas #.........................................import matplotlib.pyplot as plt #........................................from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierpersonnage=pandas.read_csv("personnages.csv") #lecture du fichier personnage.csv et stockage dans la variable personnagex=personnage.loc[:,"Force"]#récupération en abscisse des valeurs la force des personnagesy=personnage.loc[:,"Courage"] #récupération en ordonnées des valeurs le courage des personnageslab=personnage.loc[:,"Type"] #récupération l'espèce de chaque valeur pour la légende (0 si Fantassin, 1 si Chevalier et 2 si Archer).plt.scatter(x[lab == 0], y[lab == 0], color='g', label='...................') # on va tracer en vert que les points dont le label vaut 0 donc les Fantassinsplt.scatter(x[lab == 1], y[lab == 1], color='r', label='...................') # on va tracer en rouge que les points dont le label vaut 1 donc les Chevaliersplt.scatter(x[lab == 2], y[lab == 2], color='b', label='....................') # on va tracer en bleu que les points dont le label vaut 2 donc les Archersplt.scatter(........., .................., color='k')#rajout du personnage inconnu (18,12)plt.legend() #affichage de la légende#valeursforce=...........courage=................k=15#fin valeurs#début knnd=list(zip(x,y)) #permet de passer des 2 listes x et y à une liste tuplemodel = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) #méthode issue de la bibliothèque scikit-learn qui prend le KNN où k est le nombre de voisins les plus prochesmodel.fit(d,lab) #associe les tuples présents dans la liste "d" avec les labels (0 : "Fantassin", 1 : "Chevalier" ou 2 : "Archer")prediction= model.predict([[……,…..]]) #La variable "prediction" contient alors le label trouvé (0,1ou 2)par l'algorithme knn.#fin knn#Affichage résultatstxt="Résultat : "if prediction[0]==0:#.............................txt=txt+"Fantassin"#............................if prediction[0]==1:txt=txt+"Chevalier"if prediction[0]==2:txt=txt+"Archer"plt.text(3,7,"Force : {0}, courage : {1} .".format(force,courage),fontsize=12)plt.text(3,6, "k : {0}".format(k), fontsize=12)plt.text(3,5, txt, fontsize=12)#fin affichage résultats"""plt.show() #affichage du graphetableau:Force,Courage,Type2,12,05,19,02,15,05,18,05,17,04,17,01,19,01,20,01,10,02,16,06,15,02,15,02,11,01,20,05,17,01,10,04,12,08,16,017,20,120,18,115,19,115,18,119,17,118,14,118,18,117,13,118,15,114,14,112,16,118,15,110,12,114,16,118,15,120,2,220,1,221,5,218,6,215,5,216,1,214,4,217,6,218,7,218,2,217,1,215,9,216,7,214,1,219,9,2
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