Analyse numérique

Résumé

Construction et analyse de méthodes numériques pour la solution de problèmes d'approximation, d'algèbre linéaire et d'analyse

Contenu

Mots-clés

Algorithmes numériques, systèmes linéaires, équations différentielles, Python

Compétences requises

Cours prérequis obligatoires

Analyse, Algèbre linéaire

Cours prérequis indicatifs

Bases de programmation

Acquis de formation

A la fin de ce cours l'étudiant doit être capable de:

• Choisir ou sélectionner une méthode pour résoudre un problème spécifique
• Interpréter les résultats d'un calcul à la lumière de la théorie
• Estimer des erreurs numériques
• Prouver des propriété théoriques de méthodes numériques
• Décrire des méthodes numériques
• Appliquer des algorithmes numériques à des problèmes spécifiques
• Enoncer les propriétés théoriques de problèmes mathématiques ed des méthodes numériques
• Implémenter des algorithmes dans un language de programmation spécifique

Compétences transversales

• Utiliser une méthodologie de travail appropriée, organiser un/son travail.
• Donner du feedback (une critique) de manière appropriée.
• Utiliser les outils informatiques courants ainsi que ceux spécifiques à leur discipline.
• Accéder aux sources d'informations appropriées et les évaluer.

Travail attendu

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

Méthode d'évaluation

En complément de l'examen:

Devoirs notés en groupe, sur ordinateur, pendant le semestre, un par chapitre. Au total 15% de la note finale.

Encadrement

Ressources

Liens Moodle

• https://go.epfl.ch/MATH-250