Programme d’études 2019-2020 | English | ||
Méthodes numériques | |||
Activité d'apprentissage |
Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
---|---|---|---|---|
I-MARO-160 |
|
|
Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Français | Français | 36 | 4 | 0 | 0 | 0 | Q2 |
Modalités d'organisation des évaluations à distance de fin de Q3 2019-2020 (Covid-19) |
---|
|
Description des modalités d'évaluation à distance de fin de Q3 2019-2020 (Covid-19) |
L'examen porte sur la compréhension du cours ex-cathedra au niveau de la théorie, des exercices et de l'implémentation d'algorithmes numériques. En un temps imparti, l'examen consistera à répondre à des questions de théorie, en la résolution d'exercices et en l'implémentation d'algorithmes. Si une des notes d'une des trois parties (théorie, exercices, implémentation) est inférieure à 7 (sur 20), alors la note finale sera égale à la note minimale des trois notes. Pour la théorie et les exercices, les documents écrits devront être photographiés et déposés sur Moodle (en resepctant le temps imparti). Les fichiers correspondant à l'implémentation d'algorithmes devront également être déposés sur Moodle (en resepctant le temps imparti). L'horaire devra être absolument respecté. |
Contenu de l'AA
exposé des méthodes de base dans les domaines suivants : interpolation de fonction dans R et régression, dérivation et intégration numérique, étude des méthodes de résolution des systèmes linéaires, étude des méthode de résolution des équations différentielles ordinaires
Supports principaux non reproductibles
Sans objet
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
Sans objet
Mode d'enseignement
Types d'activités
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend