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 (20h): [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/TD2016.pdf TDs 1 à 7] - TDs 7 à 10
* apprentissage du langage Python en Travaux dirigés (20h): [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/TD2016.pdf TDs 1 à 7] - TDs 7 à 10
* contrôle continu : deux, sur machine à la fin des séances de TDs des 20/10 et 10/11 (durée 1h).
* notes de cours : [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/Cours2016_print.pdf premier cours]
* notes de cours : [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/Cours2016_print.pdf premier cours]
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* optimisation, fits non-linéaire
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* Travaux dirigés (6h)
* Travaux dirigés (6h)
* Examen sur cette partie : en mars
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** [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/TD7.pdf TD12-13] - [[Quadruplet d'Anscombe]]
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** [http://lptms.u-psud.fr/membres/groux/enseignements/M1/TD8.pdf TD14]
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Revision as of 17:11, 19 September 2016

Équipe pédagogique

Programmation et données numériques

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

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 (20h): TDs 1 à 7 - TDs 7 à 10
  • contrôle continu : deux, sur machine à la fin des séances de TDs des 20/10 et 10/11 (durée 1h).
  • notes de cours : premier cours

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)
  • Examen sur cette partie : en mars