- Introduction à l'analyse numérique, exemples, méthode des différences finies
- Résolution de systèmes linéaires par des méthodes directes
- Méthodes itératives pour résoudre des systèmes linéaires
- Méthodes itératives pour approcher des valeurs propres
- Optimisation sans contraintes, moindres carrés, méthodes de gradients
- Optimisation avec contraintes, multiplicateurs de Lagrange, conditions KKT, méthodes de gradient, Uzawa, pénalisation, cas de problèmes linéaires
- Introduction à la modélisation probabiliste, exemples
- Probabilité, variables aléatoires, lois usuelles
- Statistique, estimation de paramètres, intervalles de confiance, régression linéaire
- Interpolation de Lagrange et d'Hermite, splines cubiques, meilleure approximation au sens des moindres carrés continus et discrets
- Intégration numérique, formules de Newton-Cotes, formules de Gauss
- Teacher: Onkar BHANDARI
- Teacher: Marie Billaud-friess
- Teacher: Julien BRACQUART
- Teacher: Clément CARDOEN
- Teacher: Thomas CROZON
- Teacher: Coline DE SOUSA
- Teacher: Françoise Foucher
- Teacher: Nour HACHEM
- Teacher: Mehdi LATIF
- Teacher: Jean-sébastien Le-brizaut
- Teacher: Loriane LECLERCQ
- Teacher: Vincent MAUDUIT
- Teacher: Mayssam MOHAMAD
- Teacher: Luisa Rocha da silva
- Teacher: Mazen Saad