Enseignement

Licence 3 Mathématiques

Analyse numérique Introduction au langage Python Travaux pratiques - Corrigé des travaux pratiques. I. Calcul approché des zéros d'une fonction Cours - Feuille d'exercices - Corrigé de la feuille d'exercices - Travaux pratiques - Corrigé des travaux pratiques. II. Approximation polynomiale Cours - Feuille d'exercices - Corrigé de la feuille d'exercices - Travaux pratiques - Corrigé des travaux pratiques. III. Méthodes de calcul approché d'intégrales Cours - Feuille d'exercices - Corrigé de la feuille d'exercices - Travaux pratiques - Corrigé des travaux pratiques. IV. Méthodes de résolution approchée des équations différentielles ordinaires Cours - Feuille d'exercices - Travaux pratiques. Contrôle des connaissances Devoir à la maison N°1 et son corrigé. Devoir à la maison N°2 à rendre la semaine du lundi 24 novembre. Références M. Crouzeix et A.-L. Mignot, Analyse numérique des équations différentielles, Masson, 1992. J.-P. Demailly, Analyse numérique et équations différentielles, EDP Sciences, 2006. A. Gloria et R. Roux, Analyse numérique, Sorbonne Université, 2021. E. Hairer et G. Wanner, Introduction à l'analyse numérique, Université de Génève, 2005.

Master 2 Mathématiques

Modélisation I. Résolution de systèmes linéaires Cours. II. Résolution de systèmes non linéaires Cours. III. Approximation polynomiale Cours. IV. Méthodes de calcul approché d'intégrales Cours. V. Optimisation Cours. VI. Équations différentielles ordinaires Cours. VII. Équations aux dérivées partielles Cours. Références G. Allaire, Analyse numérique et optimisation, Éditions de l'École polytechnique, 2012. P.G. Ciarlet, Introduction à l'analyse numérique matricielle et à l'optimisation, Dunod, 2007. J.-P. Demailly, Analyse numérique et équations différentielles, EDP Sciences, 2006. F. Filbet, Analyse numérique, Dunod, 2013. J. Guillod, Programmation Python par la pratique, Dunod, 2024.

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