UNE-EN 799

UNE-EN 799是一项标准，它规定了建筑物外墙的热阻性能的测量方法和计算方法。该标准主要用于评估建筑物外墙的隔热性能，以确保建筑物在不同气候条件下能够提供适宜的室内温度和舒适度。

根据UNE-EN 799标准，热阻性能是指建筑物外墙材料和结构对热量传递的阻碍程度。通过测量和计算建筑物外墙的热阻性能，可以评估其隔热效果，并根据需要进行改进或调整。

该标准规定了测量热阻性能的实验方法，包括使用热流计测量法或热板法进行实验。同时，标准还提供了计算热阻性能的方法，以便对建筑物外墙进行评估和比较。

总之，UNE-EN 799标准是用于评估建筑物外墙热阻性能的一项标准，它提供了测量和计算方法，以确保建筑物在不同气候条件下提供适宜的室内温度和舒适度。

相关问题

décomposer (x^3-3x^2+x-4 )/(x-1)en éléments simples sur R

Nous pouvons résoudre ce problème en utilisant la méthode de décomposition en éléments simples.

Tout d'abord, nous devons factoriser le dénominateur. Puisque le dénominateur est `x - 1`, il n'y a pas de facteur répété et nous pouvons simplement écrire :

(x^3 - 3x^2 + x - 4)/(x - 1) = A/(x - 1)

où `A` est une constante à déterminer.

Ensuite, nous multiplions les deux côtés de cette équation par le dénominateur `x - 1` pour obtenir :

x^3 - 3x^2 + x - 4 = A

Maintenant, nous devons déterminer la valeur de `A`. Nous pouvons le faire en utilisant l'une des méthodes suivantes:

1. En substituant `x = 1` dans l'équation `x^3 - 3x^2 + x - 4 = A`, nous obtenons `A = -5`.

2. En utilisant la méthode des coefficients égaux, nous égalons les coefficients correspondants des deux côtés de l'équation `x^3 - 3x^2 + x - 4 = A(x - 1)` :

Coefficients de x^3: 1 = A
Coefficients de x^2: -3 = A(-1) + B
Coefficients de x: 1 = A(0) + B(-1) + C
Coefficients constants: -4 = A(0) + B(0) + C(-1)

En résolvant ce système d'équations linéaires, nous obtenons `A = -5`, `B = -2` et `C = 3`.

Maintenant que nous avons déterminé la valeur de `A`, nous pouvons écrire :

(x^3 - 3x^2 + x - 4)/(x - 1) = -5/(x - 1) + (-2x + 3)/(x - 1)^2

Ainsi, la décomposition en éléments simples de `(x^3 - 3x^2 + x - 4)/(x - 1)` sur `R` est `-5/(x - 1) + (-2x + 3)/(x - 1)^2`.

On considère une matrice carrée réelle A, de taille n × n. On souhaite calculer, en parallèle et en utilisant MPI, la trace de la matrice A, avec Trace(A) = aii . 𝑖=1 𝑛 ∑ Ecrire un programme MPI (en utilisant des communications collectives et de réductions) qui effectue les actions suivantes (2,5 points) : - La machine de rang 0 initialise la matrice A et la distribue sur p machines. On considère cette distribution par lignes et on suppose que n est divisible par p, - Chaque machine calcule la trace locale correspondant à sa portion de la matrice A, - La machine de rang 0 récupère toutes les traces locales pour calculer la trace globale de la matrice

Voici un exemple de programme MPI qui calcule la trace d'une matrice distribuée par lignes :

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>

int main(int argc, char** argv) {
    int rank, size, n, p, i, j;
    double *A, *localA, localTrace, globalTrace;

    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    // Lecture de la taille de la matrice
    if (rank == 0) {
        printf("Entrez la taille de la matrice : ");
        scanf("%d", &n);
    }

    // Broadcast de la taille de la matrice
    MPI_Bcast(&n, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);

    // Calcul de la taille locale de la matrice
    p = n / size;
    localA = (double*) malloc(p * n * sizeof(double));

    // Initialisation de la matrice A sur la machine 0 et distribution par lignes
    if (rank == 0) {
        A = (double*) malloc(n * n * sizeof(double));
        for (i = 0; i < n; i++) {
            for (j = 0; j < n; j++) {
                A[i*n+j] = rand() % 10;
            }
        }
        MPI_Scatter(A, p*n, MPI_DOUBLE, localA, p*n, MPI_DOUBLE, 0, MPI_COMM_WORLD);
        free(A);
    } else {
        MPI_Scatter(NULL, p*n, MPI_DOUBLE, localA, p*n, MPI_DOUBLE, 0, MPI_COMM_WORLD);
    }

    // Calcul de la trace locale
    localTrace = 0.0;
    for (i = 0; i < p; i++) {
        localTrace += localA[i*n+i];
    }

    // Réduction de la trace locale vers la machine 0
    MPI_Reduce(&localTrace, &globalTrace, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);

    // Affichage de la trace globale sur la machine 0
    if (rank == 0) {
        printf("Trace globale = %f\n", globalTrace);
    }

    free(localA);
    MPI_Finalize();

    return 0;
}

Explications :

- La machine de rang 0 lit la taille de la matrice et la diffuse à toutes les machines avec la fonction MPI_Bcast.
- Chaque machine calcule sa portion de la matrice A avec la fonction MPI_Scatter. La portion de la matrice est stockée dans un tableau localA de taille p x n.
- Chaque machine calcule sa trace locale en parcourant la diagonale de sa portion de la matrice.
- La trace locale est réduite vers la machine de rang 0 avec la fonction MPI_Reduce et l'opération MPI_SUM qui calcule la somme des traces locales.
- La machine de rang 0 affiche la trace globale.

Notez que nous avons choisi ici de distribuer la matrice par lignes. Il est également possible de la distribuer par colonnes ou par blocs. Le choix de la méthode de distribution dépend de la structure de la matrice et de l'algorithme utilisé.