Méthodes numériques : algèbre matricielle et fonctions d'une variable réelle (année 2023/2024)


L'équipe pédagogique pour cette unité d'enseignement est constituée de Théo Bertrand, Thibault de Surrel de Saint-Julien, Adechola Kouande, Addala Lanoir, Guillaume Legendre, Joao Miguel Machado, Idriss Mazari, Clément Tauber et Maxime Sylvestre.

Documents de support du cours

Travaux dirigés

Travaux pratiques

Les séances de travaux pratiques sont réalisées en langage Python/NumPy sous Jupyter notebook. Les fichiers .ipynb correspondant à chaque séance sont en téléchargement ci-dessous.
Sur une machine personnelle, l'installation de Python 3 et des bibliothèques Matplotlib, Numpy et SciPy est nécessaire. Ceci peut se faire avec Anaconda sous Windows ou MacOS, et en utilisant pip (ou avec Anaconda) sous Linux.
Il existe également des serveurs permettant d'utiliser Jupyter notebook en ligne. On peut citer Colaboratory, accessible avec un compte Google, Microsoft Azure Notebooks, accessible avec un compte Microsoft, ou encore Cocalc.
Dans les salles du Crio Unix de l'université Paris-Dauphine, l'installation est déjà faite et il suffit de créer un répertoire dans lequel sauvegarder les fichiers. Avec un terminal, se placer dans ce répertoire et lancer la commande jupyter notebook, puis ouvrir le fichier. Il est aussi possible d'utiliser Visual Studio Code.
  1. Prise en main de NumPy et Matplotlib, utilisation de Jupyter notebook
  2. Boucles et récursivité
  3. Premières applications du calcul scientifique
  4. Méthodes directes de résolution des systèmes linéaires (première partie)
  5. Méthodes directes de résolution des systèmes linéaires (deuxième partie)
  6. Résolution numérique d'équations non linéaires (première partie)
  7. Résolution numérique d'équations non linéaires (deuxième partie)
  8. Méthodes itératives de résolution des systèmes linéaires (première partie)
  9. Méthodes itératives de résolution des systèmes linéaires (deuxième partie)
  10. Interpolation polynomiale

Examens

Annales