Semestre: 4
Unité d’enseignement: UEM 2.2
Matière 4: TP Méthodes numériques
VHS: 22h30 (TP: 1h30)
Crédits: 2
Coefficient: 1
Objectifs de l’enseignement:
Programmation des différentes méthodes numériques en vue de leurs applications dans le domaine des calculs mathématiques en utilisant un langage de programmation scientifique (Matlab, Scilab, …).
Connaissances préalables recommandées
Méthode numérique, Informatique 2 et Informatique 3.
Contenu de la matière :
Chapitre 1 : Résolution d’équations non linéaires 3 semaines
- Méthode de la bissection. 2. Méthode des points fixes, 3. Méthode de Newton-Raphson
Chapitre 2 : Interpolation et approximation 3 semaines
- Interpolation de Newton, 2. Approximation de Tchebychev
Chapitre 3 : Intégrations numériques 3 semaines
- Méthode de Rectangle, 2. Méthode de Trapezes, 3. Méthode de Simpson
Chapitre 4 : Equations différentielles 2 semaines
- Méthode d’Euler, 2. Méthodes de Runge-Kutta
Chapitre 5 : Systèmes d’équations linéaires 4 semaines
- Méthode de Gauss- Jordon, 2. Décomposition de Crout et factorisation LU, 3. Méthode de Jacobi, 4. Méthode de Gauss-Seidel
Mode d’évaluation :
Contrôle continu : 100 %.
Références bibliographiques:
- José Ouin, Algorithmique et calcul numérique : Travaux pratiques résolus et programmation avec les logiciels Scilab et Python, Ellipses, 2013.
- Bouchaib Radi, Abdelkhalak El Hami, Mathématiques avec Scilab : guide de calcul programmation représentations graphiques ; conforme au nouveau programme MPSI, Ellipses, 2015.
- Jean-Philippe Grivet, Méthodes numériques appliquées : pour le scientifique et l’ingénieur , EDP sciences, 2009.