% Code Matlab de génération asymptotique du PF à var min.
% Illustration du résultat que sig_mvp = 1/C = 0 si inclus titre sans risque
% auteur: Pascal St-Amour, aut. 2000
% cours 3 et 4, 6-203-79, TMC
format long
n = 100;
V = rand(n,n);	% Matrice de variance arbitraire
iota = ones(n,1);
C = iota'*inv(V)*iota;
sig_mvp = 1/C	%écart=type sur PF mvp
V_ = V;
small = 10e-4
V_(1,:) = small.*V_(1,:); 
C = iota'*inv(V_)*iota;
sig_mvp = 1/C
V_ = V;
small = 2.220446049250313e-016
V_(1,:) = small.*V_(1,:); %Précision machine (eps)
C = iota'*inv(V_)*iota;
sig_mvp = 1/C
%sig_mvp =
%
%   0.50289211475291
%
%
%small =
%
%   0.00100000000000
%
%
%sig_mvp =
%
%   0.00293109116789
%
%
%small =
%
%    2.220446049250313e-016
%
%Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.
%         Results may be inaccurate. RCOND = 7.552091e-020.
%> In d:\cours\TMC\linearite.m at line 19
%
%sig_mvp =
%
%    6.539939308317297e-016