MATH-251(a) / 3 crédits

Enseignant: Nobile Fabio

Langue: Français


Résumé

Le cours présente des méthodes numériques pour la résolution de problèmes mathématiques comme des systèmes d'équations linéaires ou non linéaires, approximation de fonctions, intégration et dérivation, équations différentielles

Contenu

Mots-clés

Algorithmes numériques, interpolation polynomiale, intégration numérique, algèbre linéaire numérique, résolution numérique de EDO, méthodes itératives.

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

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 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.

Compétences transversales

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

Méthode d'enseignement

Cours ex cathedra, exercices en classe et sur ordinateur

Travail attendu

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

Méthode d'évaluation

L'examen pourrait prévoir l'utilisation d'un ordinateur et du logiciel python.

Ressources

Service de cours virtuels (VDI)

Oui

Bibliographie

  • notes de cours de l'enseignant
  • A. Quarteroni, P. Gervasio et F. Saleri : « Calcul Scientifique : Cours, exercices corrigés et illustrations en MATLAB et OCTAVE », Springer, 2010, ISBN 978-88-470-1676-7.
  • A. Quarteroni et F. Saleri et P. Gervasio: « Scientific Computing with MATLAB and OCTAVE », Springer, 2014, ISBN 978-3-642-45367-0.
  • A. Quarteroni, R. Sacco et F. Saleri : « Méthodes Numériques - Algorithmes, analyse et applications », Springer, 2007, ISBN 978-88-470-0495-5.
  • J. Rappaz et M. Picasso: "Introduction à l'analyse numérique", PPUR - Collection: Enseignement des mathématiques - 2em édition - 2011

Ressources en bibliothèque

Polycopiés

disponibles sur la page web du cours

Liens Moodle

Dans les plans d'études

  • Semestre: Automne
  • Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
  • Matière examinée: Analyse numérique
  • Cours: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • Exercices: 1 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • Semestre: Automne
  • Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
  • Matière examinée: Analyse numérique
  • Cours: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • Exercices: 1 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • Semestre: Automne
  • Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
  • Matière examinée: Analyse numérique
  • Cours: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • Exercices: 1 Heure(s) hebdo x 14 semaines

Semaine de référence

 LuMaMeJeVe
8-9    ELA1
9-10    
10-11    CO4
CO5
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11-12     
12-13     
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17-18     
18-19     
19-20     
20-21     
21-22     

Vendredi, 8h - 10h: Cours ELA1

Vendredi, 10h - 11h: Exercice, TP CO4
CO5
CO6