Méthodes Numériques pour L2

Objectifs de l’enseignement : Initier les étudiants aux différentes méthodes numériques et leur application dans le domaine du calcul scientifique sous Matlab.

Connaissances préalables recommandées : Mathématiques 1 et 2, Informatique 1 et 2

Contenu du cours

Chapitre 0 : Théorie des erreurs : Calcul des erreurs- Chiffres significatifs- Arrondissement 

Chapitre 1 : Résolution numérique des équations non linéaires : Séparation des racines - Méthode de dichotomie - Méthode du point fixe - Méthode de Newton. 

Chapitre 2 : Interpolation polynomiale : Polynôme de Lagrange - Polynôme de Newton. 

Chapitre 3 : Méthodes directes de résolution des systèmes linéaires : Méthode d’élimination de Gauss  - Méthode de factorisation  LU  -  Méthode de  Cholesky 

Chapitre 4 : Intégration numérique : Méthode des trapèzes - Méthode de Simpson  

Chapitre 5 : Méthodes itératives de résolution des systèmes linéaires :  Méthode de Jacobi -  Méthode de Gauss-Seidel

Chapitre 6: Résolution numérique des équations différentielles : Méthode d’Euler – Méthodes de Range- Kutta