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Analyse numérique matricielle et optimisation (1) - CSC104

Sans niveau spécifique
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.
Initier les élèves aux techniques modernes de la modélisation numérique pour les sciences de l'ingénieur.
  • 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.

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