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Méthodes numériques

2E2AB3 Méthodes numériques Électronique et Physique appliquée S8
Cours : 0 h TD : 0 h TP : 20 h Projet : 0 h Total : 20 h
Responsable : Mathieu Laroche
Pré-requis
Connaitre les bases du langage PYTHON
Objectifs de l'enseignement
Apprendre à utiliser la puissance de calcul d’un ordinateur pour résoudre numériquement un problème scientifique.
Connaitre quelques méthodes de calcul numérique simples.
Savoir modéliser numériquement des systèmes physiques complexes lorsqu'une approche analytique n'est pas possible.
Programme détaillé
Méthodes simples de calcul scientifique (résolution d’équations, intégration…).
Régression polynomiale par la méthode des moindres carrés.
Méthodes de résolution d’équations différentielles (Euler, Runge-Kutta...).
Méthode Monte-Carlo.
Applications (TD ou TP)
Modélisations numériques de systèmes physiques :
- Laser en régime continu et impulsionnel
- Évolution temporelle d’un réacteur nucléaire
Compétences acquises
COMPETENCES SPECIFIQUES
Utilisation du langage PYTHON et de la bibliothèque Numpy pour du calcul scientifique.
Savoir déterminer numériquement une solution approchée du comportement réel d’un phénomène physique.
Optimisation du temps de calcul d'un code numérique.

COMPETENCES GENERIQUES
Bloc de compétences : Acquisition de connaissances et méthodes scientifiques et techniques et maîtrise de leur mise en oeuvre
-> Niveau 2 : Capacité à mobiliser des connaissances scientifiques et des techniques expérimentales ou de simulation
-> Niveau 2 : Capacité à trouver, évaluer une information pertinente puis à l'exploiter, capacité s'auto-évaluer, enrichir ses connaissances et compétences
Bibliographie
https://docs.python.org/fr/3/
https://numpy.org/doc/
Numerical Methods in Engineering with Python 3, Jaan Kiusalaas, Cambridge University Press, 21 janv. 2013

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