MATH-212 / 6 crédits

Enseignant: Picasso Marco

Langue: Français


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

Méthode d'enseignement

7 cours online de 2h (MOOC coursera), le reste cours ex cathedra, exercices théoriques et algorithmes
matlab/octave.
Les heures de cours prévues lors du MOOC deviennent des "flipped classrooms"

Travail attendu

  • Présence au cours.
  • Résoudre les exercices théoriques
  • Résoudre les exercices de programmation.

Méthode d'évaluation

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

Quizzes hebdomadaires (20%)

 

Encadrement

Office hours Oui
Assistants Oui
Forum électronique Oui

Ressources

Bibliographie

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

Livre "Numerical Optimization":, J. Nocedal, S Wright, Springer 2006, pdf disponible online.

Ressources en bibliothèque

Liens Moodle

Dans les plans d'études

  • Semestre: Printemps
  • Forme de l'examen: Ecrit (session d'été)
  • Matière examinée: Analyse numérique et optimisation
  • Cours: 4 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • Exercices: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines

Semaine de référence

 LuMaMeJeVe
8-9   CO5
CO6
 
9-10    
10-11     
11-12CE1    
12-13    
13-14     
14-15     
15-16  CE6  
16-17    
17-18     
18-19     
19-20     
20-21     
21-22     

Lundi, 11h - 13h: Cours CE1

Mercredi, 15h - 17h: Cours CE6

Jeudi, 8h - 10h: Exercice, TP CO5
CO6