Programmation et données numériques M1 Physique Appliquée: Difference between revisions

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* algorithmes génériques: itérateurs, tri, recherche
* algorithmes génériques: itérateurs, tri, recherche
* apprentissage du langage Python en Travaux dirigés (10h):
* apprentissage du langage Python en Travaux dirigés (10h):
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* notes de cours : [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/Cours1et2_print.pdf Cours1] - [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/Cours3_POO_print.pdf Cours2] (complétées par le memento)
* notes de cours : [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/Cours1et2_print.pdf Cours1] - [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/Cours3_POO_print.pdf Cours2] (complétées par le memento)


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** [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/TD3.pdf TD3] - [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/CorrigeTD3.html Corrige]
** [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/TD3.pdf TD3] - [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/CorrigeTD3.html Corrige]
** [[CC]] - [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/CC_Sept2015_Corrige.html Corrige]
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Lectures complémentaires, principalement wikipedia:
Lectures complémentaires, principalement wikipedia:

Revision as of 11:00, 8 September 2016

Organisation

Équipe pédagogique

Programmation et données numériques

  • Cours : Guillaume Roux
  • TDs : Aurélien Grabsch, François Orieux & Guillaume Roux

Préambule

Contenu approximatif du cours

Langages de programmation, algorithmes et numérisation de l'information (4h)

  • architecture des ordinateurs, numérisation de l'information
  • langages de programmation
  • stockage de l'information (fichiers), compression, cryptage
  • structure de données: vecteurs, listes, dictionnaires
  • algorithmes génériques: itérateurs, tri, recherche
  • apprentissage du langage Python en Travaux dirigés (10h):
  • notes de cours : Cours1 - Cours2 (complétées par le memento)


Lectures complémentaires, principalement wikipedia:

Incertitudes, ajustement des données et modélisation (6h)

  • incertitudes expérimentales, barre d'erreur statistique, corrélations
  • ajustement des données, régression linéaire
  • optimisation, fits non-linéaire
  • Travaux dirigés (6h)