Banlieues a problemes

Faire territoire

Il aurait pu devenir notaire, avocat, magistrat, député, ministre peut-être. Mais ne supportant pas de voir sa langue maternelle reléguée au rang de patois, Frédéric Mistral préfère se faire poète. Mieux encore ! Il fait voeu de restaurer son idiome par la poésie, se faisant l'apôtre des pays d'Oc. De tous les grands écrivains et poètes, il est le seul au monde qui, par la poésie chantant sa province et composée dans sa langue régionale répudiée par les écoles de France, ait été couronné du prix Nobel de Littérature. Au fil des ans, si le nom du Mistral survit, le souvenir de son oeuvre s'estompe. Les écoles ont depuis longtemps évincé ses écrits. Pour cause : ses poèmes et sa prose, dont toute la sève coule de sa langue maternelle, sont exagérément rangés sur les étagères des langues minoritaires, du folklore. Aussi, chaque citation, chaque article, chaque ouvrage nouveau s'élève en barricade contre l'oubli de sa mémoire, contre l'oubli d'une langue, contre l'oubli tout simplement. Félibre mainteneur depuis 2006, Gérard Baudin fonde dès 1979 le Conservatoire documentaire et culturel Frédéric Mistral. Auteur de nombreux ouvrages d'histoire locale et régionale, il est également le créateur de la revue Échos de Provence. La curiosité de l'auteur et sa soif de rassembler une collection complète sur le père du Félibrige permettent de présenter ici la première biographie illustrée de Frédéric Mistral.

Frédéric Mistral - Illustre et méconnu

L'ouvrage : niveau C (Master - Ecoles d'ingénieurs - Recherche). Pour aider à la compréhension des techniques d'estimation des incertitudes, l'ouvrage fait un point sur l'ensemble des méthodes. Il analyse leurs avantages et faiblesses respectifs avec des exemples simples. L'ouvrage est divisé en deux parties distinctes. Après un historique de l'estimation des incertitudes dans un avant-propos, la première partie porte sur les méthodes basées sur la dérivée et la statistique descriptive. Sont décrits les éléments de statistique descriptive nécessaires, la méthode classique du GUM (Guide of Unercertainty in Measurements), les méthodes basées sur l'inférence bayésienne et les corrélations entre les données expérimentales. La seconde partie développe les méthodes stochastiques. Sont décrits la propagation des incertitudes par la méthode de Monte-Carlo, l'analyse de sensibilité aux grandeurs d'entrée, la méthode de chaos polynomial et le couplage de ces méthodes avec l'inférence bayésienne. Le dernier chapitre traite de la propagation des incertitudes dans un code de calcul. Des exemples variés sont traités en langage Python. Ils permettent d'appliquer et de comparer les méthodes. Les corrections des exercices proposés sont disponibles sur le site de l'éditeur.

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