Programmation et données numériques M1 Physique Appliquée: Difference between revisions
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* notes de cours : [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/Cours4_print.pdf Cours4] | * notes de cours : [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/Cours4_print.pdf Cours4] | ||
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Revision as of 16:31, 1 October 2015
Organisation
Équipe pédagogique
Programmation et données numériques
- Cours : Guillaume Roux
- TDs : Aurélien Grabsch, François Orieux & Guillaume Roux
Traitement du signal (cours associé)
- Cours : Alain Abergel & François Orieux
- TDs : Jean-François Bryche, Clément Martinache & François Orieux
Préambule
Contenu approximatif du cours
Langages de programmation et algorithmes (6h)
- Notions de base sur l'architecture d'un ordinateur: processeur, mémoire vive, périphériques.
- Généralités sur les langages de programmation
- Introduction au langage Python: types de base et conteneurs, fonction, boucle, modules
- Programmation orientée objet: classe, surcharge, héritage, bibliothèques
- notes de cours : Cours1 - Cours2 (complémentée par le memento)
- Travaux dirigés:
Lectures complémentaires, principalement wikipedia:
- Informatique
- Processeur
- Langage de programmation - Compilateur - Bibliothèque logicielle - Programmation orientée objet
- C - C++ - Python
Numérisation de l'information (5h)
- représentation numérique des signaux: entiers, réels, images, couleurs, caractères ASCII texte structuré et enrichi (latex, html)
- représentation graphique des signaux: interface graphique, dessins vectoriel, fontes, formats numériques: pdf, svg, ps
- stockage de l'information (fichiers), compression, format suite: jpeg etc...
- notes de cours : Cours4
- Travaux dirigés:
Lectures complémentaires, principalement wikipedia:
- Virgule flottante - Codage des caractères - Précision machine
- Image numérique - Couleur primaire
- Compression - Encryptage
Traitement du signal (cours séparé)
- statistiques: densité de probabilité, moyenne, variance, corrélations
- transformation de Fourier discrète, analyse spectrale
- convolution, filtrage, traitement de l'image
- TDs 7 à 11 (10h)
Incertitudes, ajustement des données et modélisation (4h)
- incertitudes expérimentales
- ajustement des données
- optimisation et modélisation
- machine learning
- TDs 12 à 15 (8h)