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Diversité scientifique et technologique
L'école d'ingénieurs de physique, électronique, matériaux
Diversité scientifique et technologique

> Formation

Scientific programming - VPMDSPR1

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  • Volumes horaires

    • CM : 7.0
    • TD : 7.0
    • TP : 16.0
    • Projet : 0
    • Stage : 0
    • DS : 0
    Crédits ECTS : 6.0

Objectifs

Utilisation d'un langage de programmation scientifique (tel que Python) pour la modélisation et l'analyse numérique.

Contact Ronald PHLYPO

Contenu

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

Contrôles des connaissances

Semestre 7 - L'examen existe uniquement en anglais 

  • CC1 : rapports des séances pratiques et problème final
  • CC2 : quizlets
  • ORAL : examen oral de rattrapage


N1 = 70%CC1 + 30%CC2
N2 = 60%CC1 + 40%ORAL

Informations complémentaires

Semestre 7 - Le cours est donné uniquement en anglais EN

Cursus ingénieur->Masters->Semestre 7

Bibliographie

https://www.scipy.org/

E. Bashier, Practical scientific and numerical computing with MATLAB and Python. Boca Raton: CRC Press, 2020.

H. P. Langtangen, A Primer on Scientific Programming with Python. Springer Berlin Heidelberg, 2016.

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mise à jour le 29 juillet 2020

Université Grenoble Alpes