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Introduction au Calcul Scientifique : Modélisation, simulation numérique et applications

Mis à jour le

Responsable(s) : Mme Camilla FIORINI

  • Cours + travaux pratiques
Code Cnam : CSC109

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  • Durée : 50 heures
  • A la carte
  • 6 crédits
  • Distanciel

Présentation

Public, conditions d'accès et prérequis

Prérequis

Informatique : Connaissances de base en informatique (programmation, algorithmique). La connaissance des langages Python et C++ est recommandée.
Mathématiques : Connaissances en calcul différentiel/intégral et en algèbre linéaire matricielle (avoir suivi l'UE CSC104 ou CSC106 du Cnam ou équivalent).

Objectifs

- Donner aux auditeurs les bases mathématiques de la méthode des éléments finis, des différences finies et des volumes finis.
- Savoir, sur des problèmes standards multiphysiques, reconnaître la méthode numérique à utiliser, connaître ses propriétés et sa mise en oeuvre.
- Etre en capacité de réduire les coûts de calcul ainsi que la complexité des codes.

Présence et réussite aux examens

Pour l'année universitaire 2023-2024 :

  • Nombre d'inscrits : 33
  • Taux de présence à l'évaluation : 12%
  • Taux de réussite parmi les présents : 100%

Compétences et débouchés

Compétences

Compétences en modélisation et simulations numériques de problèmes d'ingénieurs.

Parcours

Informations pratiques

Contact

Retrouvez cette formation en centre :

Lieux de formation

Logo Ecole numérique et IA Cnam

Programme

Contenu

Constructions de méthodes numériques pour la résolution d'Equations aux Dérivées Partielles (EDP) : (1) différences finies, (2) volumes finis, (3) éléments finis.

Ces trois parties seront composées de cours, d'exercices dirigés et de travaux pratiques sur des problèmes multiphysiques. Les travaux pratiques seront réalisés dans le langage Python. 

Modalités d'évaluation

Examen de fin de semestre.

Bibliographie

  • G. Dhatt, G. Touzot . La méthode des éléments finis (Hermes-Lavoisier)
  • E. Godlewski, P.A. Raviart . Numerical Approximation of Hyperbolic Systems of Conservation Laws
  • A. Quarteroni, A. Valli . Numerical Approximation of Partial Differential Equations

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