diff --git a/slides/cours_5.md b/slides/cours_5.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..42e99d46cefdd0a6110adfed9c8060ed1f07aec4
--- /dev/null
+++ b/slides/cours_5.md
@@ -0,0 +1,819 @@
+---
+title: "Représentation des nombres et récursivité"
+date: "2022-11-02"
+---
+
+# Types énumérés (1/2)
+
+* Un **type énuméré**: ensemble de *variantes* (valeurs constantes).
+* En `C` les variantes sont des entiers numérotés à partir de 0.
+
+ ```C
+ enum days {
+ monday, tuesday, wednesday,
+ thursday, friday, saturday, sunday
+ };
+ ```
+* On peut aussi donner des valeurs "custom"
+
+ ```C
+ enum days {
+ monday = 2, tuesday = 8, wednesday = -2,
+ thursday = 1, friday = 3, saturday = 12, sunday = 9
+ };
+ ```
+* S'utilise comme un type standard et un entier
+
+ ```C
+ enum days d = monday;
+ (d + 2) == tuesday + tuesday; // true
+ ```
+
+# Types énumérés (2/2)
+
+* Très utile dans les `switch ... case`{.C}
+
+ ```C
+ enum days d = monday;
+ switch (d) {
+ case monday:
+ // trucs
+ break;
+ case tuesday:
+ printf("0 ou 1\n");
+ break;
+ }
+ ```
+* Le compilateur vous prévient qu'il en manque!
+
+# Utilisation des types énumérés
+
+## Réusiner votre couverture de la reine avec des `enum`
+
+# Représentation des nombres (1/2)
+
+* Le nombre `247`.
+
+## Nombres décimaux: Les nombres en base 10
+
++--------+--------+--------+
+| $10^2$ | $10^1$ | $10^0$ |
++--------+--------+--------+
+| `2` | `4` | `7` |
++--------+--------+--------+
+
+$$
+247 = 2\cdot 10^2 + 4\cdot 10^1 + 7\cdot 10^0.
+$$
+
+# Représentation des nombres (2/2)
+
+* Le nombre `11110111`.
+
+## Nombres binaires: Les nombres en base 2
+
++-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
+| $2^7$ | $2^6$ | $2^5$ | $2^4$ | $2^3$ | $2^2$ | $2^1$ | $2^0$ |
++-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
+| `1` | `1` | `1` | `1` | `0` | `1` | `1` | `1` |
++-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
+
+$$
+1\cdot 2^7 + 1\cdot 2^6 +1\cdot 2^5 +1\cdot 2^4 +0\cdot 2^3 +1\cdot 2^2
++1\cdot 2^1 +1\cdot 2^0
+$$
+
+. . .
+
+$$
+= 247.
+$$
+
+# Conversion de décimal à binaire (1/2)
+
+## Convertir 11 en binaire?
+
+. . .
+
+* On décompose en puissances de 2 en partant de la plus grande possible
+
+ ```
+ 11 / 8 = 1, 11 % 8 = 3
+ 3 / 4 = 0, 3 % 4 = 3
+ 3 / 2 = 1, 3 % 2 = 1
+ 1 / 1 = 1, 1 % 1 = 0
+ ```
+* On a donc
+
+ $$
+ 1011 \Rightarrow 1\cdot 2^3 + 0\cdot 2^2 + 1\cdot 2^1 + 1\cdot
+ 2^0=11.
+ $$
+
+# Conversion de décimal à binaire (2/2)
+
+## Convertir un nombre arbitraire en binaire: 247?
+
+* Par groupe établir un algorithme.
+
+. . .
+
+## Algorithme
+
+1. Initialisation
+
+ ```C
+ num = 247
+ while (2^N < num) {
+ N += 1
+ }
+ ```
+
+. . .
+
+2. Boucle
+
+ ```C
+ while (N >= 0) {
+ bit = num / 2^N
+ num = num % 2^N
+ N += 1
+ }
+ ```
+
+# Les additions en binaire
+
+Que donne l'addition `1101` avec `0110`?
+
+* L'addition est la même que dans le système décimal
+
+ ```
+ 1101 8+4+0+1 = 13
+ + 0110 + 0+4+2+0 = 6
+ ------- -----------------
+ 10011 16+0+0+2+1 = 19
+ ```
+* Les entiers sur un ordinateur ont une précision **fixée** (ici 4 bits).
+* Que se passe-t-il donc ici?
+
+. . .
+
+## Dépassement de capacité: le nombre est "tronqué"
+
+* `10011 (19) -> 0011 (3)`.
+* On fait "le tour"."
+
+# Entier non-signés minimal/maximal
+
+* Quel est l'entier non-signé maximal représentable avec 4 bit?
+
+. . .
+
+$$
+(1111)_2 = 8+4+2+1 = 15
+$$
+
+* Quel est l'entier non-signé minimal représentable avec 4 bit?
+
+. . .
+
+$$
+(0000)_2 = 0+0+0+0 = 0
+$$
+
+* Quel est l'entier non-signé min/max représentable avec N bit?
+
+. . .
+
+$$
+0\mbox{ et }2^N-1.
+$$
+
+* Donc `uint32_t?` maximal est?
+
+. . .
+
+$$
+4294967295
+$$
+
+
+# Les multiplications en binaire (1/2)
+
+Que donne la multiplication de `1101` avec `0110`?
+
+* L'addition est la même que dans le système décimal
+
+ ```
+ 1101 13
+ * 0110 * 6
+ --------- --------------
+ 0000 78
+ 11010
+ 110100
+ + 0000000
+ --------- --------------
+ 1001110 64+0+0+8+4+2+0
+ ```
+
+# Les multiplications en binaire (2/2)
+
+## Que fait la multiplication par 2?
+
+. . .
+
+* Décalage de un bit vers la gauche!
+
+ ```
+ 0110
+ * 0010
+ ---------
+ 0000
+ + 01100
+ ---------
+ 01100
+ ```
+
+. . .
+
+## Que fait la multiplication par $2^N$?
+
+. . .
+
+* Décalade de $N$ bits vers la gauche!
+
+# Entiers signés (1/2)
+
+Pas de nombres négatifs encore...
+
+## Comment faire?
+
+. . .
+
+## Solution naïve:
+
+* On ajoute un bit de signe (le bit de poids fort):
+
+ ```
+ 00000010: +2
+ 10000010: -2
+ ```
+
+## Problèmes?
+
+. . .
+
+* Il y a deux zéros (pas trop grave): `10000000` et `00000000`
+* Les additions différentes que pour les non-signés (très grave)
+
+ ```
+ 00000010 2
+ + 10000100 + -4
+ ---------- ----
+ 10000110 = -6 != -2
+ ```
+
+# Entiers signés (2/2)
+
+## Beaucoup mieux
+
+* Complément à un:
+ * on inverse tous les bits: `1001 => 0110`.
+
+## Encore un peu mieux
+
+* Complément à deux:
+ * on inverse tous les bits,
+ * on ajoute 1 (on ignore les dépassements).
+
+. . .
+
+* Comment écrit-on `-4` en 8 bits?
+
+. . .
+
+```
+ 4 = 00000100
+ ________
+ -4 => 00000100
+
+ 11111011
+ + 00000001
+ ----------
+ 11111100
+```
+
+# Le complément à 2 (1/2)
+
+## Questions:
+
+* Comment on écrit `+0` et `-0`?
+* Comment calcule-t-on `2 + (-4)`?
+* Quel est le complément à 2 de `1000 0000`?
+
+. . .
+
+## Réponses
+
+* Comment on écrit `+0` et `-0`?
+
+ ```
+ +0 = 00000000
+ -0 = 11111111 + 00000001 = 100000000 => 00000000
+ ```
+* Comment calcule-t-on `2 + (-4)`?
+
+ ```
+ 00000010 2
+ + 11111100 + -4
+ ---------- -----
+ 11111110 -2
+ ```
+* En effet
+
+ ```
+ 11111110 => 00000001 + 00000001 = 00000010 = 2.
+ ```
+
+# Le complément à 2 (1/2)
+
+## Quels sont les entiers représentables en 8 bits?
+
+. . .
+
+```
+01111111 => 127
+10000000 => -128 // par définition
+```
+
+## Quels sont les entiers représentables sur $N$ bits?
+
+. . .
+
+$$
+-2^{N-1} ... 2^{N-1}-1.
+$$
+
+## Remarque: dépassement de capacité en `C`
+
+* Comportement indéfini!
+
+
+# Nombres à virgule (1/3)
+
+## Comment manipuler des nombres à virgule?
+
+$$
+0.1 + 0.2 = 0.3.
+$$
+
+Facile non?
+
+. . .
+
+## Et ça?
+
+```C
+#include <stdio.h>
+#include <stdlib.h>
+int main(int argc, char *argv[]) {
+ float a = atof(argv[1]);
+ float b = atof(argv[2]);
+ printf("%.10f\n", (double)(a + b));
+}
+```
+
+. . .
+
+## Que se passe-t-il donc?
+
+# Nombres à virgule (2/3)
+
+## Nombres à virgule fixe
+
++-------+-------+-------+-------+-----+----------+----------+----------+----------+
+| $2^3$ | $2^2$ | $2^1$ | $2^0$ | `.` | $2^{-1}$ | $2^{-2}$ | $2^{-3}$ | $2^{-4}$ |
++-------+-------+-------+-------+-----+----------+----------+----------+----------+
+| `1` | `0` | `1` | `0` | `.` | `0` | `1` | `0` | `1` |
++-------+-------+-------+-------+-----+----------+----------+----------+----------+
+
+## Qu'est-ce ça donne en décimal?
+
+. . .
+
+$$
+2^3+2^1+\frac{1}{2^2}+\frac{1}{2^4} = 8+2+0.5+0.0625=10.5625.
+$$
+
+## Limites de cette représentation?
+
+. . .
+
+
+* Tous les nombres `> 16`.
+* Tous les nombres `< 0.0625`.
+* Tous les nombres dont la décimale est pas un multiple de `0.0625`.
+
+# Nombres à virgule (3/3)
+
+## Nombres à virgule fixe
+
+* Nombres de $0=0000.0000$ à $15.9375=1111.1111$.
+* Beaucoup de "trous" (au moins $0.0625$) entre deux nombres.
+
+## Solution partielle?
+
+. . .
+
+* Rajouter des bits.
+* Bouger la virgule.
+
+# Nombres à virgule flottante (1/2)
+
+## Notation scientifique
+
+* Les nombres sont représentés en terme:
+ * Une mantisse
+ * Une base
+ * Un exposant
+
+$$
+\underbrace{22.1214}_{\mbox{nombre}}=\underbrace{221214}_{\mbox{mantisse}}\cdot
+{\underbrace{10}_{\mbox{base}}}{\overbrace{^{-4}}^{\mbox{exp.}}},
+$$
+
+. . .
+
+On peut donc séparer la représentation en 2:
+
+* La mantisse
+* L'exposant
+
+# Nombres à virgule flottante (2/2)
+
+## Quel est l'avantage?
+
+. . .
+
+On peut représenter des nombres sur énormément d'ordres de grandeur avec un
+nombre de bits fixés.
+
+## Différence fondamentale avec la virgule fixe?
+
+. . .
+
+La précision des nombres est **variable**:
+
+* On a uniquement un nombre de chiffres **significatifs**.
+$$
+123456\cdot 10^{23}+ 123456\cdot 10^{-23}.
+$$
+
+## Quel inconvénient y a-t-il?
+
+. . .
+
+Ce mélange d'échelles entraîne un **perte de précision**.
+
+# Nombres à virgule flottante simple précision (1/4)
+
+Aussi appelés *IEEE 754 single-precision binary floating point*.
+
+](figs/Float_example_bare.svg)
+
+## Spécification
+
+* 1 bit de signe,
+* 8 bits d'exposant,
+* 23 bits de mantisse.
+
+$$
+(-1)^{b_{31}}\cdot 2^{(b_{30}b_{29}\dots b_{23})_{2}-127}\cdot (1.b_{22}b_{21}\dots b_{0})_{2},
+$$
+
+## Calculer la valeur décimale du nombre ci-dessus
+
+# Nombres à virgule flottante simple précision (2/4)
+
+](figs/Float_example.svg)
+
+. . .
+
+\begin{align}
+\mbox{exposant}&=\sum_{i=0}^7 b_{23+i}2^i=2^2+2^3+2^4+2^5+2^6=124-127,\\
+\mbox{mantisse}&=1+\sum_{i=1}^{23}b_{23-i}2^{-i}=1+2^{-2}=1.25,\\
+&\Rightarrow (-1)^0\cdot 2^{-3}\cdot 1.25=0.15625
+\end{align}
+
+# Nombres à virgule flottante simple précision (3/4)
+
+## Quel nombre ne peux pas être vraiment représenté?
+
+. . .
+
+## Zéro: exception pour l'exposant
+
+* Si l'exposant est `00000000` (zéro)
+$$
+(-1)^{\mbox{sign}}\cdot 2^{-126}\cdot 0.\mbox{mantisse},
+$$
+* Sinon si l'exposant est `00000001` à `11111110`
+$$
+\mbox{valeur normale},
+$$
+* Sinon `11111111` donne `NaN`.
+
+# Nombres à virgule flottante simple précision (4/4)
+
+## Quels sont les plus petits/grands nombres positifs représentables?
+
+. . .
+
+\begin{align}
+0\ 0\dots0\ 0\dots01&=2^{-126}\cdot 2^{-23}=1.4...\cdot
+10^{-45},\\
+0\ 1\dots10\ 1\dots1&=2^{127}\cdot (2-2^{-23})=3.4...\cdot
+10^{38}.
+\end{align}
+
+## Combien de chiffres significatifs en décimal?
+
+. . .
+
+* 24 bits ($23 + 1$) sont utiles pour la mantisse, soit $2^{24}-1$:
+ * La mantisse fait $\sim2^{24}\sim 10^7$, ou encore
+ * Ou encore $\sim \log_{10}(2^{24})\sim 7$,
+* Environ **sept** chiffres significatifs.
+
+# Nombres à virgule flottante double précision (64bits)
+
+## Spécification
+
+* 1 bit de signe,
+* 11 bits d'exposant,
+* 52 bits de mantisse.
+
+. . .
+
+## Combien de chiffres significatifs?
+
+* La mantisse fait $\sim 2^{53}\sim10^{16}$,
+* Ou encore $\sim \log_{10}(2^{53})\sim 16$,
+* Environ **seize** chiffres significatifs.
+
+## Plus petit/plus grand nombre représentable?
+
+. . .
+
+* Plus petite mantisse et exposant: $\sim 2^{-52}\cdot 2^{-1022}\sim 4\cdot 10^{-324}$,
+* Plus grande mantisse et exposant: $\sim 2\cdot 2^{1023}\sim \cdot 1.8\cdot 10^{308}$.
+
+# Précision finie (1/3)
+
+## Erreur de représentation
+
+* Les nombres réels ont potentiellement un **nombre infini** de décimales
+ * $1/3=0.\overline{3}$,
+ * $\pi=3.1415926535...$.
+* Les nombres à virgule flottante peuvent en représenter qu'un **nombre
+ fini**.
+ * $1/3\cong 0.33333$, erreur $0.00000\overline{3}$.
+ * $\pi\cong3.14159$, erreur $0.0000026535...$.
+
+On rencontre donc des **erreurs de représentation** ou **erreurs
+d'arrondi**.
+
+. . .
+
+## Et quand on calcule?
+
+* Avec deux chiffres significatifs
+\begin{align}
+&8.9+(0.02+0.04)=8.96=9.0,\\
+&(8.9+0.02)+0.04=8.9+0.04=8.9.
+\end{align}
+
+. . .
+
+## Même pas associatif!
+
+# Précision finie (2/3)
+
+## Erreur de représentation virgule flottante
+
+$$
+(1.2)_{10} = 1.\overline{0011}\cdot 2^0\Rightarrow 0\ 01111111\
+00110011001100110011010.
+$$
+Erreur d'arrondi dans les deux derniers bits et tout ceux qui viennent
+ensuite
+$$
+\varepsilon_2 = (00000000000000000000011)_2.
+$$
+Ou en décimal
+$$
+\varepsilon_{10} = 4.76837158203125\cdot 10^{-8}.
+$$
+
+# Précision finie (3/3)
+
+## Comment définir l'égalité de 2 nombres à virgule flottante?
+
+. . .
+
+Ou en d'autres termes, pour quel $\varepsilon>0$ (appelé `epsilon-machine`) on a
+$$
+1+\varepsilon = 1,
+$$
+pour un nombre à virgule flottante?
+
+. . .
+
+Pour un `float` (32 bits) la différence est à
+$$
+2^{-23}=1.19\cdot 10^{-7},
+$$
+Soit la précision de la mantisse.
+
+## Comment le mesurer (par groupe)?
+
+. . .
+
+```C
+float eps = 1.0;
+while ((float)1.0 + (float)0.5 * eps != (float)1.0) {
+ eps = (float)0.5 * eps;
+}
+printf("eps = %g\n", eps);
+```
+
+# Erreurs d'arrondi
+
+Et jusqu'ici on a encore pas fait d'arithmétique!
+
+## Multiplication avec deux chiffres significatifs, décimal
+
+$$
+(1.1)_{10}\cdot (1.1)_{10}=(1.21)_{10}=(1.2)_{10}.
+$$
+En continuant ce petit jeu:
+$$
+\underbrace{1.1\cdot 1.1\cdots 1.1}_{\mbox{10 fois}}=2.0.
+$$
+Alors qu'en réalité
+$$
+1.1^{10}=2.5937...
+$$
+Soit une erreur de près de 1/5e!
+
+. . .
+
+## Le même phénomène se produit (à plus petite échelle) avec les `float` ou
+`double`.
+
+# Exemple de récursivité (1/2)
+
+## La factorielle
+
+```C
+int factorial(int n) {
+ if (n > 1) {
+ return n * factorial(n - 1);
+ } else {
+ return 1;
+ }
+}
+```
+
+. . .
+
+## Que se passe-t-il quand on fait `factorial(4)`?
+
+. . .
+
+## On empile les appels
+
++----------------+----------------+----------------+----------------+
+| | | | `factorial(1)` |
++----------------+----------------+----------------+----------------+
+| | | `factorial(2)` | `factorial(2)` |
++----------------+----------------+----------------+----------------+
+| | `factorial(3)` | `factorial(3)` | `factorial(3)` |
++----------------+----------------+----------------+----------------+
+| `factorial(4)` | `factorial(4)` | `factorial(4)` | `factorial(4)` |
++----------------+----------------+----------------+----------------+
+
+# Exemple de récursivité (2/2)
+
+## La factorielle
+
+```C
+int factorial(int n) {
+ if (n > 1) {
+ return n * factorial(n - 1);
+ } else {
+ return 1;
+ }
+}
+```
+
+. . .
+
+## Que se passe-t-il quand on fait `factorial(4)`?
+
+. . .
+
+## On dépile les calculs
+
++----------------+----------------+----------------+----------------+
+| `1` | | | |
++----------------+----------------+----------------+----------------+
+| `factorial(2)` | `2 * 1 = 2` | | |
++----------------+----------------+----------------+----------------+
+| `factorial(3)` | `factorial(3)` | `3 * 2 = 6` | |
++----------------+----------------+----------------+----------------+
+| `factorial(4)` | `factorial(4)` | `factorial(4)` | `4 * 6 = 24` |
++----------------+----------------+----------------+----------------+
+
+# La récursivité (1/4)
+
+## Formellement
+
+* Une condition de récursivité - qui *réduit* les cas successifs vers...
+* Une condition d'arrêt - qui retourne un résultat
+
+## Pour la factorielle, qui est qui?
+
+```C
+int factorial(int n) {
+ if (n > 1) {
+ return n * factorial(n - 1);
+ } else {
+ return 1;
+ }
+}
+```
+
+# La récursivité (2/4)
+
+## Formellement
+
+* Une condition de récursivité - qui *réduit* les cas successifs vers...
+* Une condition d'arrêt - qui retourne un résultat
+
+## Pour la factorielle, qui est qui?
+
+```C
+int factorial(int n) {
+ if (n > 1) { // Condition de récursivité
+ return n * factorial(n - 1);
+ } else { // Condition d'arrêt
+ return 1;
+ }
+}
+```
+
+# La récursivité (3/4)
+
+## Exercice: trouver l'$\varepsilon$-machine pour un `double`
+
+. . .
+
+```C
+double epsilon_machine(double eps) {
+ if (1.0 + eps != 1.0) {
+ return epsilon_machine(eps / 2.0);
+ } else {
+ return eps;
+ }
+}
+```
+
+# La récursivité (4/4)
+
+## Exercice: que fait ce code récursif?
+
+```C
+void recurse(int n) {
+ printf("%d ", n % 2);
+ if (n / 2 != 0) {
+ recurse(n / 2);
+ } else {
+ printf("\n");
+ }
+}
+recurse(13);
+```
+
+. . .
+
+```C
+binaire(13): n = 13, n % 2 = 1, n / 2 = 6,
+ binaire(6): n = 6, n % 2 = 0, n / 2 = 3,
+ binaire(3): n = 3, n % 2 = 1, n / 2 = 1,
+ binaire(1): n = 1, n % 2 = 1, n / 2 = 0.
+
+// affiche: 1 1 0 1
+```
diff --git a/slides/figs/Float_example.svg b/slides/figs/Float_example.svg
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/slides/figs/Float_example.svg
@@ -0,0 +1,92 @@
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+ text {
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