Résumé

L'étudiant apprendra à résoudre numériquement divers problèmes mathématiques. Les propriétés théoriques de ces méthodes seront discutées.

Contenu

Compétences requises

Cours prérequis obligatoires

Analyse, Algèbre linéaire

Cours prérequis indicatifs

Programmation

Concepts importants à maîtriser

Acquis de formation de analyse, algèbre linéaire et programmation

Acquis de formation

• Choisir ou sélectionner une méthode ou un matériel approprié pour résoudre un problème spécifique
• Interpréter les résultats d'un calcul à la lumière de la théorie
• Estimer des erreurs numériques
• Prouver des propriétés théoriques de méthodes numériques.
• Implémenter des algorithmes numériques
• Appliquer des algorithmes numériques à des problèmes spécifiques
• Décrire des méthodes numériques
• Enoncer les propriétés théoriques de problèmes mathématiques et des méthodes numériques.
• Exposer les méthodes présentées lors du cours et des exercices
• Implémenter ces méthodes dans des cas particuliers

Méthode d'enseignement

7 semaines de cours online (MOOC coursera), 7 semaines de cours ex cathedra, exercices théoriques et algorithmes
matlab/octave.
Les heures de cours prévues lors des 7 premières semaines (MOOC coursera) deviennent des "flipped classrooms"

Travail attendu

• Présence au cours.
• Résoudre les exercices.
• Résoudre des problèmes élémentaires sur l'ordinateur.

Méthode d'évaluation

Examen écrit avec une partie "multiple choice" (80%)

Quizzes hebdomadaires (20%)

Encadrement

Ressources

Service de cours virtuels (VDI)

Oui

Bibliographie

Livre "Introduction à l'Analyse Numérique", J. Rappaz, M. Picasso, PPUR 1998.

Ressources en bibliothèque

• Introduction à l'analyse numérique / Rappaz

Liens Moodle

• http://moodle.epfl.ch/course/