Volumes horaires
- CM 7.0
- Projet 0
- TD 7.0
- Stage 0
- TP 16.0
- DS 0
Crédits ECTS
Crédits ECTS 6.0
Objectif(s)
Utilisation d'un langage de programmation scientifique (tel que Python) pour la modélisation et l'analyse numérique.
Contact Ronald PHLYPOContenu(s)
Le cours couvre les bases de la programmation scientifique
- représentation des nombres sur un ordinateur et la précision associée
- les données en Python
- structures de données de base: scalaires, chaînes de caractères, listes, dictionnaires, ensembles, n-tuples
- structures de données "matricielles": numpy ndarray, tableau pandas
- lire et écrire des données selon le type des données (CSV, JSON, pickle, ...)
- les opérations sur les tableaux (matrices)
- opérateurs unitaires MX0 --> MX1
- opérateurs n-aires (MX0, ..., MXn-1) --> MXn
- résoudre des équations
- équations matricielles linéaires : application à l'interpolation, la régression, ...
- équations différentielles : application à l'interpolation, la prédiction, ...
- les probabilités et les statistiques sous Python
- lois de base : famille de distribution vs. variable aléatoire vs. réalisation
- tests statistiques
Prérequis
connaissances mathématiques en
- probabilité et statistiques
- algèbre linéaire
- équations différentielles
Contrôle des connaissances
Semestre 7 - L'examen existe uniquement en anglais 
- ET : rapports des séances pratiques et problème final
- CC : quizlets
Under regular conditions
N1 = 70%CC1 + 30%CC2
N2 = 70%CC1 + 30%ORAL
When students have no longer access to the school
N1 = 70%CC1 + 30%CC2
N2 = 70%CC1 + 30%DS
Informations complémentaires
Semestre 7 - Le cours est donné uniquement en anglais
Cursus ingénieur->Masters->Semestre 7
Bibliographie
P. O. J. Scherer, Computational Physics. Springer International Publishing, 2017.