Le MOOC Analyse numérique pour ingénieurs ontient les 7 premiers chapitres d’un cours donné aux étudiants bachelor de l’EPFL. Il est basé sur le livre « Introduction à l’analyse numérique », J. Rappaz M. Picasso, Ed. PPUR. Des outils de base sont décrits dans les 5 premiers chapitres. Les deux derniers chapitres abordent la question de la résolution numérique d’équations différentielles.
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Intervenant
Marco Picasso
Professeur dans l’Institut MATHICSE de l’EPFL. Son domaine de recherche est la simulation numérique des équations aux dérivees partielles. Ses contributions vont de l’étude de la convergence de schémas numériques à la simulation numérique de phénomènes physiques complexes.Durée
8 semaines
du 15 mai au 10 juillet 2017Charge de travail
4 à 6 heures / semaine
Coût
Gratuit
Certification
Certification (optionnelle et payante : 45€)
Diplôme délivré par l’EPFL et Coursera. Le certificat est accessible en ligne et hébergé par Coursera.Déroulement
Chaque chapitre correspond à 6-8 vidéos de 5-10 minutes suivies de quiz, ainsi que d’un « assignment » (exercice théorique et/ou expérience numérique avec matlab/octave) qui sera corrigé. Un examen sous forme de Questionnaire a Choix Multiple clôturera le cours.
Programme
– Chapitre 1 : interpolation, comment approcher une fonction par un polynôme ?
– Chapitre 2 : comment approcher numériquement des dérivées par des formules de différences finies ?
– Chapitre 3 : comment approcher numériquement des intégrales par des formules de quadrature ?
– Chapitres 4,5,6 : comment résoudre des (grands) systèmes linéaires ? Seules les méthodes directes seront abordées.
– Chapitre 8 : comment résoudre des équations et systèmes d’équations nonlinéaires ?
– Chapitre 9 : comment approcher numériquement la solution d’une équation différentielle (problème à valeur initiale) ?
– Chapitre 10 : comment approcher numériquement la solution d’un problème aux limites unidimensionnel par une méthode de différences finies ?Plateforme
Coursera
La plateforme a été crée par le département des Sciences-Informatiques de Stanford. Contrairement à edX, le code reste propriétaire et la plateforme est développée en langage Scala.
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