Savoir résoudre numériquement une équation implicite avec un outil adapté.
Etre capable de réaliser une intégration numérique (calcul d'une intégrale et résolution d'une équation différentielle) en choisissant l'outil adéquat.
Maîtriser les bases de la programmation qui permettront par la suite de réaliser des simulations numériques plus complexes dans le domaine du génie des procédés et de l'énergétique.
Avoir des notions de base de statistiques utiles pour le génie des procédés et l'énergétique.
Etre capable de réaliser une intégration numérique (calcul d'une intégrale et résolution d'une équation différentielle) en choisissant l'outil adéquat.
Maîtriser les bases de la programmation qui permettront par la suite de réaliser des simulations numériques plus complexes dans le domaine du génie des procédés et de l'énergétique.
Avoir des notions de base de statistiques utiles pour le génie des procédés et l'énergétique.
Manipulation d'expressions algébriques [1 séance de 3h]
Dérivation et tangente à une courbe [1 séance de 3h]
Intégration et calcul de surface [1 séance de 3h] - TP avec tableur
Résolution numérique d'équations [1 séance de 3h] - TP avec tableur
Algorithmique et programmation [1 séance de 3h] - TP en Python
Géométrie numérique [1 séance de 3h] - TP en Python
Bases de statistiques [1 séance de 3h] - TP en Python
Équations différentielles linéaires [2 à 3 séances de 3h] - TP en Python
Système déquations linéaires [0 à 1 séance de 3h] - TP en Python (ou éventuellement tableur)
NB : venir en cours avec son ordinateur portable équipé d'un tableur (Excel ou Calc) et d'un langage de programmation interprété (Python par exemple ou bien Octave/Matlab).Les exemples traités en TP seront issus de problèmes typiques de génie des procédés et d'énergétique.
Dérivation et tangente à une courbe [1 séance de 3h]
Intégration et calcul de surface [1 séance de 3h] - TP avec tableur
Résolution numérique d'équations [1 séance de 3h] - TP avec tableur
Algorithmique et programmation [1 séance de 3h] - TP en Python
Géométrie numérique [1 séance de 3h] - TP en Python
Bases de statistiques [1 séance de 3h] - TP en Python
Équations différentielles linéaires [2 à 3 séances de 3h] - TP en Python
Système déquations linéaires [0 à 1 séance de 3h] - TP en Python (ou éventuellement tableur)
NB : venir en cours avec son ordinateur portable équipé d'un tableur (Excel ou Calc) et d'un langage de programmation interprété (Python par exemple ou bien Octave/Matlab).Les exemples traités en TP seront issus de problèmes typiques de génie des procédés et d'énergétique.