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Analyse numérique matricielle et optimisation (2)
Mis à jour le
Responsable(s) : Mme Chloé MIMEAU, M. Jose ORELLANA
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Durée : 50 heures (+/- 10%)
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A la carte
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6 crédits
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Distanciel
Présentation
Public, conditions d'accès et prérequis
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)
Objectifs
Familiariser les élèves avec les méthodes d'analyse numérique et les outils (matériels et logiciels) du calcul scientifique.
Les travaux pratiques seront réalisés dans le langage Python (via l'interface Jupyter).
L'avis des auditeurs
Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement : Fiche synthétique au format PDFCompétences et débouchés
Compétences
Être capable de résoudre un problème de modélisation et d'optimisation relevant de l'analyse matricielle, posé à un ingénieur.
Programme
Contenu
Résolution de systèmes linéaires
Méthodes directes et itératives pour la résolution des systèmes linéaires.
Calcul des valeurs propres et des vecteurs propres des matrices
Méthodes globales, méthodes sélectives.
Optimisation quadratique
Recherche de directions de descente, méthodes de gradient (simple, gradient à pas optimal, gradient conjugué). Prise en compte des contraintes.
Optimisation dans le cas général
Cas général de fonctionnelles arbitraires. Conditions de Kuhn et Tucker. Introduction à la commande optimale.
Modalités d'évaluation
Projet final
Bibliographie
- Ph. Destuynder . Méthodes numériques pour l'ingénieur, (Hermès-Lavoisier), 2010
Formation mère
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