Détails de l'UE "Analyse numérique - S6" (6 ECTS)
Code APOGEE |
Intitulé |
ECTS |
CM | TD | TP |
1ère Session |
2ème Session |
CC |
Examen |
Dérogatoire |
Examen |
Ecrit | Oral | TP |
Ecrit | Oral | TP |
Ecrit | Oral | TP |
Ecrit | Oral | TP |
6SXEANN0 | Analyse numérique | 6 | 24 | 30 | 6 | 30% | | 20% | 50% | | | 80% | | 20% | 80% | | 20% |
Publics concernés
Responsable(s) pédagogique(s)
Pré-requis / co-requis
Analyse 3
Algèbre 3
Objectifs
Maîtriser des techniques d’inversion de systèmes linéaires et des algorithmes d’optimisation.
Connaissances / compétences acquises
Calcul matriciel, étude de suites matricielles. Résolution efficace de systèmes linéaires.
Contenu détaillé de l'enseignement
- Rappels et compléments sur les matrices : indépendance linéaire, sev, base, dimension, image, noyau, rang, décomposition spectrale, lemme de Schur, projections orthogonales, moindres carrés.
- Sensibilité des systèmes linéaires carrés, conditionnement, décomposition en valeurs singulières. Applications. Rang et interprétation géométrique du conditionnement.
- Méthodes directes de résolutions de systèmes linéaires : méthode de Gauss, factorisation LU, méthode de Choleski, méthode de Householder.
- Méthodes itératives de résolution de systèmes linéaires : méthodes de Jacobi, Gauss-Seidel, relaxation. Optimisation avec contraintes : méthodes de gradient, de gradient conjugué, préconditionnement.
Méthode d'enseignement
Cours magistral et travaux dirigés, en alternance, 6h de TP en fin de semestre pour appliquer ce qui a été vu en cours.
Evaluation par les étudiants
Un questionnaire sera fourni aux étudiants en fin de cours.
Indications bibliographiques
P. G. Ciarlet : Introduction à l’Analyse Numérique matricielle et à l’optimisation.
Liste des UEs
Liste des parcours
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