Analyse numérique matricielle et optimisation (1)
Code UE : CSC104
- Cours + travaux pratiques
- 6 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
Chloe MIMEAU
Public, conditions d’accès et prérequis
- Avoir obligatoirement suivi des cours d'analyse et d'algèbre linéaire de Cycle Licence (L1-L2) (typiquement UE MVA101 ou MVA006).
- Avoir des rudiments en programmation (maîtrise des notions essentielles de programmation et/ou d’algorithmique)
- Avoir des rudiments en programmation (maîtrise des notions essentielles de programmation et/ou d’algorithmique)
Objectifs pédagogiques
Familiariser les auditeurs avec les techniques d'analyse numérique et les outils logiciels du calcul scientifique.
Les travaux pratiques seront faits en Python grâce à interface Jupyter du Cnam.
Lorsque l'UE est ouverte en FOAD (formation à distance), un regroupement hebdomadaire en visio-conférence est inclus dans la formation.
Les travaux pratiques seront faits en Python grâce à interface Jupyter du Cnam.
Lorsque l'UE est ouverte en FOAD (formation à distance), un regroupement hebdomadaire en visio-conférence est inclus dans la formation.
Compétences visées
Initier les élèves aux techniques modernes de la modélisation numérique pour les sciences de l'ingénieur.
Contenu
Notions algorithmiques
Initiation à la structuration et la complexité
Résolution de systèmes linéaires
Notion de conditionnement numérique, méthodes directes de résolution des systèmes linéaires, méthodes itératives pour les systèmes linéaires.
Calcul des valeurs propres et des vecteurs propres des matrices
Méthodes globales, méthodes sélectives.
Optimisation quadratique
Méthodes de gradient (simple, gradient à pas optimal, gradient conjugué). Prise en compte des contraintes.
Initiation à la structuration et la complexité
Résolution de systèmes linéaires
Notion de conditionnement numérique, méthodes directes de résolution des systèmes linéaires, méthodes itératives pour les systèmes linéaires.
Calcul des valeurs propres et des vecteurs propres des matrices
Méthodes globales, méthodes sélectives.
Optimisation quadratique
Méthodes de gradient (simple, gradient à pas optimal, gradient conjugué). Prise en compte des contraintes.
Modalité d'évaluation
Projet final
Bibliographie
- Ph. DESTUYNDER : Méthodes numériques de l'ingénieur, (Hermès-Lavoisier), 2010.
- P. LASCAUX et R. THEODOR : Analyse et calcul matriciel pour l'ingénieur (Masson), 1987.
- P.G. CIARLET : Analyse numérique matricielle et optimisation (Masson), 1986.
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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RECHERCHE MULTI-CRITERES
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-
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- Dans tous les cas, veillez à ne pas insérer d'espace ni de ponctuation supplémentaire.
Plus de critères de recherche sont proposés:
- Type de diplôme
- Niveau d'entrée
- Modalité de l'enseignement
- Programmation semestrielle
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Intitulé de la formation
Licence générale Sciences des données
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Lieu(x)
À la carte
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Lieu(x)
Liban, Paris
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Intitulé de la formation
Diplôme d'ingénieur Spécialité mécanique Parcours Acoustique
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Type
Diplôme d'ingénieur
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Lieu(x)
À la carte
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Lieu(x)
Paris
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Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
EPN06 Mathématiques et statistiques
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
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Sabine Glodkowski
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Enseignement non encore programmé
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(+ ou - 10%) : 50 heures
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